Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, hîperparametre di destnîşankirina performans û tevgera algorîtmayek de rolek girîng dilîzin. Hîperparametre parameterên ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Di dema perwerdehiyê de hîn nabin; di şûna wê de, ew pêvajoya fêrbûnê bixwe kontrol dikin. Berevajî vê, pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de, wekî giran, têne fêr kirin
Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê û rastbûna pêşbîniyê de aliyek girîng e ku bi girîngî bandorê li performans û şiyana giştîkirina modelê dike. Serdemek bi yek derbasbûna bêkêmasî ya di tevahiya databasa perwerdehiyê de vedibêje. Fêmkirina ka hejmara serdeman çawa bandorê li rastbûna pêşbîniyê dike pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Mezinahiya komê, serdem û mezinahiya danezanê hemî hîperparametre ne?
Mezinahiya komê, serdem, û mezinahiya danezanê bi rastî di fêrbûna makîneyê de aliyên girîng in û bi gelemperî wekî hîperparametre têne binav kirin. Ji bo têgihîştina vê têgehê, bila em li ser her têgehek ferdî hûr bibin. Mezinahiya heviyê: Mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku hêjmara nimûneyên ku berî ku giraniya modelê di perwerdehiyê de were nûve kirin diyar dike. Ew dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Parametreyên tunekirina ML û hîperparametre çawa bi hevûdu re têkildar in?
Parametreyên guheztinê û hîperparametre di warê fêrbûna makîneyê de têgehên têkildar in. Parametreyên tunekirinê ji bo algorîtmayek fêrbûna makîneyê taybetî ne û ji bo kontrolkirina tevgera algorîtmê di dema perwerdehiyê de têne bikar anîn. Ji hêla din ve, hîperparametre parameterên ku ji daneyan nayên fêr kirin lê berî ya têne danîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Hîperparametre çi ne?
Hîperparametre di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, rolek girîng dileyzin. Ji bo fêmkirina hîperparametran, girîng e ku meriv pêşî têgeha fêrbûna makîneyê bigire. Fêrbûna makîneyê binekomek îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser pêşxistina algorîtma û modelên ku dikarin ji dane û fêr bibin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Algorîtmaya Boostkirina Gradient çi ye?
Modelên perwerdehiyê di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, karanîna algorîtmayên cihêreng vedihewîne da ku pêvajoya fêrbûnê xweşbîn bike û rastbûna pêşbîniyan baştir bike. Yek ji van algorîtmayan algorîtmaya Zêdekirina Gradient e. Gradient Boosting rêbazek fêrbûna ensembleyê ya hêzdar e ku gelek şagirtên qels, wek mînak
Çima pêdivî ye ku meriv di nav xebata hundurîn a algorîtmayên fêrbûna makîneyê de kûrtir bixebite da ku bigihîje rastbûna bilind?
Ji bo ku di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de rastbûna bilindtir bi dest bixin, pêdivî ye ku meriv di karên hundurîn ên wan de kûr kûr bibe. Ev bi taybetî di warê fêrbûna kûr de rast e, ku li wir torgilokên neuralî yên tevlihev têne perwerde kirin da ku karên wekî lîstina lîstikan bikin. Bi têgihiştina mekanîzma û prensîbên bingehîn ên van algorîtmayan, em dikarin agahdar bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Pêşkêş, Nirxandina îmtîhanê
Sê şertên ku hewce ne ku werin fêm kirin ji bo karanîna Optimizera Platforma AI-ê çi ne?
Ji bo ku hûn di Platforma Google Cloud AI-ê de bi bandor bikar bînin Optimizera Platforma AI-ê, pêdivî ye ku meriv sê şertên sereke fam bike: xwendin, ceribandin û pîvandin. Van şertan bingehê têgihiştin û karanîna kapasîteyên Optimizera Platforma AI-yê ava dikin. Ya yekem, lêkolînek li komek ceribandinên organîzekirî yên ku bi armanca xweşbînkirina a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Google Cloud Platforma AI, Optimîzatorê Platforma AI, Nirxandina îmtîhanê
Meriv çawa dikare Optimizera Platforma AI-ê were bikar anîn da ku pergalên fêrbûna ne-makîneyê xweşbîn bike?
AI Platform Optimizer amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî pêşkêş kirin ku dikare were bikar anîn da ku pergalên fêrbûna ne-makîneyê xweşbîn bike. Dema ku ew di serî de ji bo xweşbînkirina modelên fêrbûna makîneyê hatî sêwirandin, ew di heman demê de dikare were bikar anîn da ku performansa pergalên ne-ML bi sepandina teknîkên xweşbîniyê zêde bike. Ji bo ku fêm bikin ka AI Platforma Optimizer çawa dikare tê bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Google Cloud Platforma AI, Optimîzatorê Platforma AI, Nirxandina îmtîhanê
Heke hûn bi performansa modela xwe wêneyên şaş an pirsgirêkên din nas bikin hûn dikarin çi bikin?
Dema ku bi modelên fêrbûna makîneyê re dixebitin, ne asayî ye ku meriv bi performansa modelê re bi wêneyên xelet an jî pirsgirêkên din re rû bi rû bimîne. Van pirsgirêkan dikarin ji ber sedemên cihêreng ên wekî xeletiya mirovî ya di nîşankirina daneyan de, nelirêtiyên di daneyên perwerdehiyê de, an jî sînorkirinên modelê bixwe de derkevin holê. Lêbelê, girîng e ku meriv van tiştan çareser bike
- 1
- 2