Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
Di warê fêrbûna kûr de, nemaze di çarçoweya nirxandina model û nirxandina performansê de, cûdahiya di navbera windabûna derveyî nimûneyê û windabûna pejirandinê de girîngiyek girîng digire. Fêmkirina van têgehan ji bo bijîjkeran girîng e ku mebesta têgihîştina bandorkerî û kapasîteyên giştîkirina modelên fêrbûna kûr a wan e. Ji bo ku hûn di nav tevliheviyên van şertan de bisekinin,
Meriv çawa dizane kîjan algorîtma ji ya din bêtir daneyan hewce dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, mîqdara daneyên ku ji algorîtmayên cihêreng ve têne xwestin dikare li gorî tevliheviya wan, kapasîteyên giştîkirinê, û cewhera pirsgirêka ku tê çareser kirin diguhere. Diyarkirina kîjan algorîtmayê ji ya din bêtir daneyê hewce dike dikare di sêwirana pergalek fêrbûna makîneya bandorker de bibe faktorek girîng. Werin em faktorên cihêreng lêkolîn bikin
Ma daneyên ku bi gelemperî tê pêşniyar kirin di navbera perwerdehiyê û nirxandinê de bi heman rengî nêzî 80% û 20% ye?
Di modelên fêrbûna makîneyê de dabeşbûna gelemperî di navbera perwerde û nirxandinê de ne rast e û dikare li gorî faktorên cihêreng cûda bibe. Lêbelê, bi gelemperî tê pêşniyar kirin ku beşek girîng a daneyan ji bo perwerdehiyê veqetînin, bi gelemperî li dora 70-80%, û beşa mayî ji bo nirxandinê veqetînin, ku dê li dora 20-30%. Ev parçebûn wê misoger dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de
Ma hewce ye ku daneyên din ji bo perwerdekirin û nirxandina modelê bikar bînin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, karanîna daneyên zêde ji bo perwerdekirin û nirxandina modelan bi rastî hewce ye. Digel ku gengaz e ku meriv modelan bi karanîna daneyek yekane perwerde û binirxîne, tevlêbûna daneyên din dikare performans û kapasîteyên gelemperîkirina modelê pir zêde bike. Ev bi taybetî di nav de rast e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma rast e ku heke databas mezin be pêdivî bi nirxandina hindik heye, ev tê vê wateyê ku perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bi mezinbûna danezanê were kêm kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, mezinahiya databasê di pêvajoya nirxandinê de rolek girîng dilîze. Têkiliya di navbera mezinahiya databasê û daxwazên nirxandinê de tevlihev e û bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye. Lêbelê, bi gelemperî rast e ku her ku mezinahiya databasê zêde dibe, perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Daneyên testê çi ye?
Komek daneya ceribandinê, di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, jêrkomek daneyê ye ku ji bo nirxandina performansa modelek fêrbûna makîneya perwerdekirî tê bikar anîn. Ew ji berhevoka daneyên perwerdehiyê, ku ji bo perwerdekirina modelê tê bikar anîn, cûda ye. Armanca daneyên testê ev e ku meriv çiqas baş binirxîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Çima girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê veqetînin? Çiqas dane bi gelemperî ji bo pejirandinê têne veqetandin?
Dabeşkirina daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê di perwerdekirina torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de ji bo karên fêrbûna kûr de gavek girîng e. Ev pêvajo rê dide me ku em performans û şiyana giştîkirina modela xwe binirxînin, û her weha pêşîlêgirtina zêdebûnê bigirin. Di vî warî de, pratîkek hevpar e ku beşek diyarkirî ya veqetandin
Çima girîng e ku rêjeyek fêrbûna guncan hilbijêrin?
Hilbijartina rêjeyek fêrbûna guncan di warê fêrbûna kûr de pir girîng e, ji ber ku ew rasterast bandorê li pêvajoya perwerdehiyê û performansa giştî ya modela tora neural dike. Rêjeya fêrbûnê mezinahiya gavê diyar dike ku model di qonaxa perwerdehiyê de pîvanên xwe nûve dike. Rêjeyek fêrbûna bijartî dikare rêve bibe
Çima dema ku di fêrbûna kûr de bi databasa MNIST re dixebitin vekêşana daneyan girîng e?
Dema ku di fêrbûna kûr de bi databasa MNIST re bixebitin, berhevkirina daneyan gavek bingehîn e. Daneyên MNIST di warê dîtina komputer û fêrbûna makîneyê de danehevek pîvanek berfireh e ku tê bikar anîn. Ew ji berhevokek mezin a wêneyên jimareya destnivîsî pêk tê, bi etîketên têkildar re jimareya ku di her wêneyê de hatî destnîşan kirin destnîşan dikin. Ew
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Jimare, Datasets, Nirxandina îmtîhanê
Armanca veqetandina daneyan di fêrbûna kûr de di perwerdekirin û ceribandina daneyan de çi ye?
Armanca veqetandina daneyan di perwerdehiya kûr de û ceribandina daneyan de nirxandina performans û şiyana giştîkirina modelek perwerdekirî ye. Ev pratîk ji bo nirxandina ka çawa model dikare li ser daneyên nedîtî pêşbîn bike û ji zêdeperedanê dûr bixin, ku gava modelek pir pispor dibe çêdibe, pêdivî ye.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Jimare, Datasets, Nirxandina îmtîhanê