Cûreyên ahenga hîperparameterê çi ne?
Rêzkirina hîperparameterê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gavek girîng e ji ber ku ew ji bo hîperparametreyên modelek nirxên çêtirîn peyda dike. Hîperparametre parametreyên ku ji daneyan nayên fêr kirin, lê ji hêla bikarhêner ve berî perwerdekirina modelê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û dikarin bi girîngî
Çend mînakên ahenga hîperparameterê çi ne?
Ahengkirina Hyperparameter di pêvajoya çêkirin û xweşbînkirina modelên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e. Ew verastkirina pîvanên ku ji hêla modelê bixwe ve nayên fêr kirin, lê ji hêla bikarhêner ve berî perwerdehiyê ve hatî danîn vedihewîne. Van pîvanan bi girîngî bandorê li performansa û tevgera modelê dikin, û ji bo dîtina nirxên çêtirîn
Dema ku em bi hejmareke mezin ji kombînasyona modela gengaz re dixebitin em çawa dikarin pêvajoya xweşbîniyê hêsan bikin?
Dema ku bi hejmareke mezin ji kombînasyona modêlên gengaz ên di warê Zehmetkêşiya Hunerî de - Fêrbûna Kûr bi Python, TensorFlow û Keras - TensorBoard - Optimîzekirina bi TensorBoard re dixebitin, pêdivî ye ku meriv pêvajoya xweşbîniyê hêsan bike da ku ceribandina bikêrhatî û hilbijartina modelê peyda bike. Di vê bersivê de, em ê teknîk û stratejiyên cihêreng lêkolîn bikin
Di baştirkirina rastbûna modelek fêrbûna makîneyê de rola birêkûpêkkirina hîperparameterê çi ye?
Rêzkirina Hyperparameter di baştirkirina rastbûna modelek fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, birêkûpêkkirina hîperparametre di lûleya fêrbûna makîneyê de gavek bingehîn e. Ew pêvajoya hilbijartina nirxên çêtirîn ji bo hîperparametreyên modelê vedihewîne, ku