Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
Di warê fêrbûna kûr de, nemaze di çarçoweya nirxandina model û nirxandina performansê de, cûdahiya di navbera windabûna derveyî nimûneyê û windabûna pejirandinê de girîngiyek girîng digire. Fêmkirina van têgehan ji bo bijîjkeran girîng e ku mebesta têgihîştina bandorkerî û kapasîteyên giştîkirina modelên fêrbûna kûr a wan e. Ji bo ku hûn di nav tevliheviyên van şertan de bisekinin,
Meriv çawa dikare di fêrbûna makîneyê de beralîbûnên kifş bike û meriv çawa dikare pêşî li van bertengiyan bigire?
Di modelên fêrbûna makîneyê de tesbîtkirina alîgiran aliyekî girîng e ji bo misogerkirina pergalên AI-ê yên adil û exlaqî. Nerazîbûn dikarin ji qonaxên cihêreng ên lûleya fêrbûna makîneyê derkevin, di nav de berhevkirina daneyan, pêşdibistanê, hilbijartina taybetmendiyê, perwerdehiya modelê, û bicîhkirinê. Tesbîtkirina alîgiran tevheviyek analîzên îstatîstîkî, zanîna domanê, û ramana rexneyî pêk tîne. Di vê bersivê de em
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
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.
Çima nirxandin 80% ji bo perwerdeyê û 20% ji bo nirxandinê ye lê ne berevajî ye?
Veqetandina 80% giraniyê ji perwerdehiyê û 20% giraniyê ji bo nirxandina di çarçoweya fêrbûna makîneyê de biryarek stratejîk e ku li ser gelek faktoran pêk tê. Armanca vê belavkirinê ew e ku hevsengiyek di navbera xweşkirina pêvajoya fêrbûnê û misogerkirina nirxandina rast a performansa modelê de çêbike. Di vê bersivê de, em ê li sedeman hûr bibin
Armanca veqetandina daneyan di fêrbûna kûr de di perwerdekirin û ceribandina daneyan de çi ye?
Armanca veqetandina daneyan di perwerdehiya kûr de û ceribandina daneyan de nirxandina performans û şiyana giştîkirina modelek perwerdekirî ye. Ev pratîk ji bo nirxandina ka çawa model dikare li ser daneyên nedîtî pêşbîn bike û ji zêdeperedanê dûr bixin, ku gava modelek pir pispor dibe çêdibe, pêdivî ye.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Jimare, Datasets, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa perçeyek daneyê wekî berhevoka derveyî-nimûneyê ji bo analîza daneya rêzikên demê ji hev vediqetînin?
Ji bo ku bi karanîna teknîkên fêrbûna kûr ên wekî torên neuralî yên dûbare (RNNs) analîzkirina daneya rêza demê pêk bînin, pêdivî ye ku meriv perçeyek daneyê wekî berhevoka derveyî-nimûneyê veqetîne. Ev berhevoka derveyî-nimûneyê ji bo nirxandina performans û şiyana giştîkirina modela perwerdekirî li ser daneyên nedîtî girîng e. Di vê qada lêkolînê de, bi taybetî bi baldarî
Girîngiya perwerdekirina modelê li ser danûstendinek û nirxandina performansa wê li ser wêneyên derveyî ji bo çêkirina pêşbîniyên rast li ser daneyên nû, yên nedîtî çi ye?
Perwerdehiya modelek li ser databasê û nirxandina performansa wê li ser wêneyên derveyî di warê Zehmetkêşiya Hunerî de, nemaze di warê Fêrbûna Kûr bi Python, TensorFlow, û Keras de, pir girîng e. Ev nêzîkatî di pêbaweriya ku model dikare li ser daneyên nû, nedîtî pêşbîniyên rast bike, rolek girîng dilîze. Ji
Em çawa daneyên perwerdehiya xwe di nav komên perwerdehî û ceribandinê de vediqetînin? Çima ev gav girîng e?
Ji bo ku bi bandor torgilokek neuralî ya konvolutional (CNN) ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan perwerde bikin, girîng e ku daneyên perwerdehiyê di nav komên perwerdehî û ceribandinê de veqetînin. Ev gav, ku wekî dabeşkirina daneyan tê zanîn, di pêşxistina modelek bihêz û pêbawer de rolek girîng dilîze. Di vê bersivê de, ez ê ravekek berfireh pêşkêşî çawa bikim
Di dema ceribandinê de performansa modela perwerdekirî çawa dikare were nirxandin?
Nirxandina performansa modelek perwerdekirî di dema ceribandinê de di nirxandina bandor û pêbaweriya modelê de gavek girîng e. Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, gelek teknîk û metrîk hene ku dikarin werin bikar anîn da ku performansa modelek perwerdekirî di dema ceribandinê de binirxînin. Eva
Meriv çawa bi karanîna daneyên ceribandinê yên li TensorFlow dikare rastbûna modelek perwerdekirî were nirxandin?
Ji bo nirxandina rastbûna modelek perwerdekirî bi karanîna daneyên ceribandinê li TensorFlow, pêdivî ye ku çend gav werin şopandin. Ev pêvajo barkirina modela perwerdekirî, amadekirina daneyên ceribandinê, û hesabkirina metrîka rastbûnê vedihewîne. Pêşîn, pêdivî ye ku modela perwerdekirî li hawîrdora TensorFlow were barkirin. Ev dikare bi karanîna bikêr tê kirin