Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin fêr bibin ku daneyên nû, nedîtî pêşbînîkirin an dabeşkirin. Sêwirana modelên pêşbînîkirî yên daneyên bêlabel çi vedihewîne?
Di fêrbûna makîneyê de sêwirana modelên pêşdîtinê ji bo daneya bê-labelkirî çend gavên bingehîn û ramanan vedihewîne. Daneyên ne-labelkirî daneyên ku xwedan etîket an kategoriyên mebestên pêşwext ne diyar e. Armanc ew e ku modelên ku dikarin li ser bingeha şêwaz û têkiliyên ku ji berdest hatine fêr kirin pêşbînî bikin an dabeş bikin daneyên nû, nedîtî.
Di fêrbûna makîneyê de pênase modelek çi ye?
Modelek di fêrbûna makîneyê de temsîlek an algorîtmayek matematîkî ya ku li ser danûstendinek hatî perwerde kirin destnîşan dike ku bêyî ku bi eşkere were bernamekirin pêşbînan an biryaran bide. Ew di warê îstîxbarata sûnî de têgehek bingehîn e û di sepanên cihêreng de, ji naskirina wêneyê bigire heya pêvajokirina zimanê xwezayî, rolek girîng dilîze. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Hilbijartina K-yê çawa bandorê li encamên dabeşkirinê li K cîranên nêzîk dike?
Hilbijartina K di K-ya algorîtmaya cîranên herî nêzîk (KNN) de di destnîşankirina encama dabeşkirinê de rolek girîng dilîze. K hejmara cîranên herî nêzîk ên ku ji bo dabeşkirina xalek daneya nû têne hesibandin destnîşan dike. Ew rasterast bandorê li danûstandina bias-variance, sînorê biryarê, û performansa giştî ya algorîtmaya KNN dike. Dema ku nirxa K hilbijêrin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Destpêka danasîna bi K cîranên herî nêzîk, Nirxandina îmtîhanê
Armanca beşa Evaluator di TFX de çi ye?
Parçeya Evaluator di TFX de, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, di lûleya fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Armanca wê ew e ku performansa modelên fêrbûna makîneyê binirxîne û di derheqê bandora wan de nihêrînên hêja peyda bike. Bi berhevkirina pêşbîniyên ku ji hêla modelan ve têne çêkirin bi etîketên rastiya erdê re, pêkhateya Evaluator dihêle
Dema ku serîlêdanek ML-ê pêşve dixin, ramanên taybetî yên ML-ê çi ne?
Dema ku serîlêdanek fêrbûna makîneyê (ML) pêşve dibe, gelek ramanên ML-taybetî hene ku divê bêne hesibandin. Ji bo ku bandorkerî, karîgerî û pêbaweriya modela ML-ê were misoger kirin, ev nêrîn pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê hin hûrguliyên sereke yên ML-taybetî yên ku pêşdebiran divê kengê ji bîr nekin nîqaş bikin
Rola daneyên nirxandinê di pîvandina performansa modelek fêrbûna makîneyê de çi ye?
Daneyên nirxandinê di pîvandina performansa modelek fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Ew têgihîştinên hêja peyda dike ka model çiqasî baş tevdigere û di nirxandina bandora wê de di çareserkirina pirsgirêka hatî dayîn de dibe alîkar. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Google Cloud û amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê de, daneyên nirxandinê wekî xizmetê dike
Hilbijartina modelê çawa beşdarî serkeftina projeyên fêrbûna makîneyê dike?
Hilbijartina modelê aliyek krîtîk a projeyên fêrbûna makîneyê ye ku bi girîngî beşdarî serkeftina wan dibe. Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di çarçoveya Google Cloud Machine Learning û amûrên Google de ji bo fêrbûna makîneyê, têgihîştina girîngiya hilbijartina modelê ji bo bidestxistina encamên rast û pêbawer girîng e. Hilbijartina modelê vedibêje
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Pêşniyara fêrbûna makîneya Google, Nirxandina îmtîhanê
Heft gavên ku di xebata fêrbûna makîneyê de têkildar in çi ne?
Xebata fêrbûna makîneyê ji heft gavên bingehîn pêk tê ku rêberiya pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê dike. Van gavan ji bo misogerkirina rastbûn, karîgerî û pêbaweriya modelan pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê her yek ji van gavan bi hûrgulî bikolin, têgihîştinek berfireh a xebata fêrbûna makîneyê peyda bikin. Gav
Di pêvajoya xebata bi fêrbûna makîneyê de gavên sereke çi ne?
Karkirina bi fêrbûna makîneyê re rêzek gavên bingehîn pêk tîne ku ji bo pêşkeftin û bicîhkirina serketî ya modelên fêrbûna makîneyê girîng in. Van gavan dikarin bi berfirehî di berhevkirina daneyan û pêş-processing, hilbijartina model û perwerdehiyê, nirxandin û pejirandina modelê, û bicîhkirin û çavdêrîkirina modelê de bêne categorîze kirin. Her gav di vê yekê de rolek girîng dilîze
Hûn çawa ji bo karê fêrbûna makîneya xwe modelek maqûl hilbijêrin?
Hilbijartina modelek maqûl ji bo peywirek fêrbûna makîneyê di pêşkeftina pergalek AI-ê de gavek girîng e. Pêvajoya hilbijartina modelê bi baldarî li ser faktorên cihêreng vedihewîne da ku performansa û rastbûna çêtirîn peyda bike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku di hilbijartina modelek guncaw de têkildar in, bi berfirehî û berfireh peyda bikin nîqaş bikin