Kîjan parametre destnîşan dikin ku ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
Tesbîtkirina kengê veguheztina ji modelek xêzik berbi modelek fêrbûna kûr ve di warê fêrbûna makîneyê û hişmendiya çêkirî de biryarek girîng e. Ev biryar bi gelek faktoran ve girêdayî ye ku tevliheviya peywirê, hebûna daneyan, çavkaniyên hesabker, û performansa modela heyî vedigire. Linear
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Vektora yek-germ çi ye?
Di warê fêrbûna kûr û îstîxbarata sûnî de, nemaze dema ku modelên ku Python û PyTorch bikar tînin, têgîna vektorek yek-germ aliyek bingehîn a şîfrekirina daneyên kategorîk e. Kodkirina yek-germ teknîkek e ku ji bo veguheztina guhêrbarên daneya kategorîk tê bikar anîn da ku ew ji algorîtmayên fêrbûna makîneyê re bêne peyda kirin da ku pêşbîniyan baştir bikin. Ev
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Bi fêrbûna kûr pêşve diçin, Hesabkirina li ser GPU
Tora neuralî ya kûr çi ye?
Tora neuralî ya kûr (DNN) celebek tora neuralî ya çêkirî ye (ANN) ku ji hêla pir tebeqeyên girêk, an jî neuronan ve tête taybetmend kirin, ku modela nimûneyên tevlihev di daneyê de dihêle. Ew di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de têgehek bingehîn e, nemaze di pêşkeftina modelên sofîstîke de ku dikarin karan pêk bînin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, TensorBoard ji bo dîtbariya model
Çi amûrên ji bo XAI (Zêxbariya Hunerî ya Ravekirî) hene?
Zehmetiya Hunerî ya Ravekirî (XAI) aliyek girîng a pergalên AI-ya nûjen e, nemaze di çarçoveya torên neuralî yên kûr û texmînkerên fêrbûna makîneyê de. Her ku ev model her ku diçe tevlihev dibin û di serîlêdanên krîtîk de têne bicîh kirin, têgihîştina pêvajoyên wan ên biryargirtinê pêdivî ye. Amûr û metodolojiyên XAI armanc dikin ku têgihiştinê peyda bikin ka model çawa pêşbîniyan dikin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Ma pêdivî ye ku meriv di danasîna wê di PyTorch de tora neuralî bide destpêkirin?
Dema ku di PyTorch de torgilokek neuralî diyar dike, destpêkirina pîvanên torê gavek girîng e ku dikare bandorek girîng li ser performans û lihevhatina modelê bike. Dema ku PyTorch rêbazên destpêkêkirina xwerû peyda dike, têgihîştina kengê û çawa meriv vê pêvajoyê xweş bike ji bo bijîjkên fêrbûna kûr a pêşkeftî girîng e ku armanc dikin ku modelên xwe ji bo taybetî xweş bikin.
Ma çînek torch.Tensor ku rêzikên çargoşeyî yên piralî diyar dike hêmanên celebên daneyê yên cihêreng hene?
Dersa `torch.Tensor` ji pirtûkxaneya PyTorch avahiyek daneya bingehîn e ku bi berfirehî di warê fêrbûna kûr de tê bikar anîn, û sêwirana wê ji bo birêvebirina bikêrhatî ya hesabên hejmarî yekpare ye. Tensorek, di çarçoweya PyTorch-ê de, rêzek pir-dimensîyonel e, ku di têgînê de mîna rêzikên li NumPy-ê ye. Lêbelê, ew girîng e ku
Ma fonksiyona çalakkirina yekîneya xêzkirî ya rastkirî bi fonksiyona rely() li PyTorch tê gotin?
Yekîneya xêzkirî ya rastkirî, ku bi gelemperî wekî ReLU tê zanîn, di warê fêrbûna kûr û torên neuralî de fonksiyonek çalakkirinê ya berfireh tê bikar anîn. Ew ji ber sadebûn û bandorkeriya xwe di çareserkirina pirsgirêka gradientê ya windabûyî de, ku dikare di torên kûr de bi fonksiyonên din ên aktîvkirinê yên mîna tangenta sigmoîd an hîperbolîk pêk were, tê pêşwaz kirin. Li PyTorch,
Dê hejmara derketinên di qata paşîn de di tora neuralî ya dabeşker de bi hejmara çînan re têkildar be?
Di warê fêrbûna kûr de, nemaze dema ku torên neuralî ji bo karên dabeşkirinê bikar tînin, mîmariya torê di destnîşankirina performans û rastbûna wê de girîng e. Aliyek bingehîn a sêwirana torgilokek neuralî ya ji bo dabeşkirinê, destnîşankirina hejmara guncan a girêkên derketinê di qata dawîn a torê de ye. Ev biryar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Çi celeb algorîtmayên ji bo fêrbûna makîneyê hene û meriv çawa wan hildibijêre?
Fêrbûna makîneyê beşek ji îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser avakirina pergalên ku dikarin ji daneyan fêr bibin û li ser bingeha wê daneyê biryar an pêşbîniyan bidin. Hilbijartina algorîtmayê di fêrbûna makîneyê de girîng e, ji ber ku ew destnîşan dike ka model dê çawa ji daneyan fêr bibe û ew ê çiqasî bi bandor li ser nedîtî pêk bîne.
Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
Lêgerîna modelên Nifşê Zimanên Xwezayî (NLG) ji bo mebestên li derveyî çarçoweya wan a kevneşopî, wek pêşbînkirina bazirganiyê, navberek balkêş a serîlêdanên îstîxbarata çêkirî pêşkêşî dike. Modelên NLG, bi gelemperî ji bo veguheztina daneyên birêkûpêk di metnek ku ji hêla mirovan ve tê xwendin têne bikar anîn, algorîtmayên sofîstîke yên ku bi teorîkî dikarin li qadên din werin adapte kirin, di nav de pêşbîniya darayî jî bikar tînin. Ev potansiyel ji