Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Çima girîng e ku di fêrbûna kûr de berhevoka daneya perwerdehiyê were balans kirin?
Di fêrbûna kûr de ji ber çend sedeman hevsengkirina daneya perwerdehiyê pir girîng e. Ew piştrast dike ku model li ser nimûneyek nûner û cihêreng tê perwerde kirin, ku rê li ber giştîkirina çêtir û performansa çêtir li ser daneyên nedîtî vedike. Di vê qadê de, kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê rolek girîng dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Jimare, Di daneyên xwe de barkirin, Nirxandina îmtîhanê
Di çarçoweya avakirina tora neuralî ya dûbare de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê diravê krîptoyê, gavên ku bi destan hevsengkirina daneyan digirin çi ne?
Di çarçoweya avakirina torgilokek neuralî ya dûbare (RNN) de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîpto, bi destan hevsengkirina daneyan gavek girîng e ji bo misogerkirina performans û rastbûna modelê. Hevsengkirina daneyan bi çareserkirina pirsgirêka bêhevsengiya sinifê re têkildar e, ku dema ku daneya di nav hejmara mînakan de cûdahiyek girîng dihewîne pêk tê.
Çima girîng e ku di çarçoveya avakirina torgilokek neuralî ya dûbare de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîptoyê hevsengkirina daneyan?
Di çarçoveya avakirina torgilokek neuralî ya dûbare (RNN) de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîpto, girîng e ku daneyên hevseng bikin da ku performansa çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bikin. Hevsengkirina daneyan tê wateya çareserkirina her bêhevsengiya pola di nav databasê de, ku li wir jimara mînakan ji bo her polê yeksan nayê dabeş kirin. Eve heye