Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku bi platformên wekî Google Cloud Machine Learning re dixebitin, amadekirin û paqijkirina daneyan gavek krîtîk e ku rasterast bandorê li performans û rastbûna modelên ku hûn pêşdixin dike. Ev pêvajo çend qonaxan pêk tîne, ku her yek ji bo ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn pir zêde ne hatine çêkirin
Cûdahiyên sereke di navbera fêrbûna makîneya kevneşopî û fêrbûna kûr de, nemaze di warê endezyariya taybetmendiyê û nûnertiya daneyê de çi ne?
Cûdahiya di navbera fêrbûna makîneya kevneşopî (ML) û fêrbûna kûr (DL) de bi bingehîn di nêzîkatiyên wan ên taybetmendiya endezyariyê û nûnertiya daneyê de, di nav aliyên din de ye. Van cûdahî di têgihiştina pêşkeftina teknolojiyên fêrbûna makîneyê û serîlêdanên wan de girîng in. Endezyariya Taybetiyê Fêrbûna Makîneya Kevneşopî: Di fêrbûna makîneya kevneşopî de, endezyariya taybetmendiyê gavek girîng e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Pêşkêş, Nasandina nêzîkatiyên fêrbûna makîneya pêşkeftî, Nirxandina îmtîhanê
Meriv çawa li ser bingeha daneyên nedîtbar algorîtmayên fêrbûnê biafirîne?
Pêvajoya afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingeha daneyên nedîtbar çend gav û ramanan vedihewîne. Ji bo ku ji bo vê armancê algorîtmayek were pêşve xistin, pêdivî ye ku meriv xwezaya daneya nedîtbar fam bike û meriv çawa dikare di karên fêrbûna makîneyê de were bikar anîn. Ka em nêzîkatiya algorîtmîkî ji bo afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingehê rave bikin
Pêngavên pêwîst ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek RNN-ê ji bo pêşbînkirina bihayê pêşerojê ya Litecoin çi ne?
Ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek tora neuralî ya dûbare (RNN) ji bo pêşbînkirina bihayê paşerojê ya Litecoin, pêdivî ye ku çend gavên pêwîst bêne avêtin. Van gavan berhevkirina daneyan, pêşdibistanên daneyê, endezyariya taybetmendiyê, û dabeşkirina daneyan ji bo mebestên perwerdehî û ceribandinê vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê her gav bi hûrgulî derbas bibin
Daneyên cîhana rastîn çawa dikarin ji berhevokên ku di dersan de têne bikar anîn cûda bibin?
Daneyên cîhana rastîn dikarin ji berhevokên ku di dersan de têne bikar anîn de bi girîngî cûda bibin, nemaze di warê îstîxbarata sûnî, nemaze fêrbûna kûr bi TensorFlow û torên neuralî yên 3D (CNN) ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de. Dema ku dersan bi gelemperî ji bo mebestên dîdaktîk danehevên sadekirî û birêkûpêk peyda dikin, daneyên cîhana rast bi gelemperî tevlihevtir in û
Meriv çawa di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de daneyên ne-hejmarî têne rêve kirin?
Rakirina daneyên ne-hejmarî di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de karekî girîng e ji bo derxistina têgihîştinên watedar û çêkirina pêşbîniyên rast. Digel ku gelek algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo birêvebirina daneyên jimareyî hatine sêwirandin, çend teknîk hene ku ji bo pêşdibistanê û veguherîna daneyên ne-hejmarî di nav formatek maqûl de ji bo analîzê vediguhezînin. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin
Armanca hilbijartina taybetmendî û endezyariyê di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Hilbijartina taybetmendiyê û endezyariyê di pêvajoya pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de, nemaze di warê îstîxbarata sûnî de, gavên girîng in. Van gavan bi naskirin û bijartina taybetmendiyên herî têkildar ji databasa hatî destnîşan kirin, û hem jî afirandina taybetmendiyên nû yên ku dikarin hêza pêşbîniya modelê zêde bikin. Armanca taybetmendiyê
Di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de armanca bicîhkirina dabeşkerek çi ye?
Di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de veqetandina dabeşkerek di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de ji armancek girîng re xizmet dike. Armanca bingehîn a regresyonê ew e ku li gorî taybetmendiyên têketinê nirxên hejmarî yên domdar pêşbînî bike. Lêbelê, senaryo hene ku em hewce ne ku daneyan li kategoriyên veqetandî dabeş bikin û ne ku nirxên domdar pêşbîn bikin.
Perçeya Veguheztinê çawa hevrêziya di navbera hawîrdorên perwerde û xizmetkirinê de peyda dike?
Parçeya Veguherînê rolek girîng dilîze di dabînkirina hevgirtinê de di navbera perwerdekirin û xizmetkirina jîngehan de di warê îstîxbarata hunerî de. Ew parçeyek yekbûyî ya çarçoveya TensorFlow Extended (TFX) ye, ku li ser avakirina boriyên fêrbûna makîneyê ya berbelav û amade-hilberînê disekine. Parçeya Veguherînê berpirsiyar e ji pêşdibistanên daneyê û endezyariya taybetmendiyê, ku ev in
Ji bo baştirkirina rastbûna modelek di TensorFlow de hin rêyên mimkun hene ku werin vekolîn?
Başkirina rastbûna modelek di TensorFlow de dikare karekî tevlihev be ku pêdivî bi baldarî li ser faktorên cihêreng hewce dike. Di vê bersivê de, em ê hin rêyên mimkun bikolin da ku rastbûna modelek li TensorFlow zêde bikin, balê bikişînin ser API-yên-asta bilind û teknîkên ji bo çêkirin û paqijkirina modelan. 1. Pêşîvekirina daneyan: Yek ji gavên bingehîn e
- 1
- 2