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
Cûdahiya di navbera Optimizera Platforma AI û HyperTune de di Perwerdehiya Platforma AI de çi ye?
AI Platform Optimizer û HyperTune du taybetmendiyên cihêreng in ku ji hêla Google Cloud AI Platform ve ji bo xweşbînkirina perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê têne pêşkêş kirin. Dema ku her du jî armanc dikin ku performansa modelê baştir bikin, ew di nêzîkatî û fonksiyonên xwe de cûda dibin. AI Platform Optimizer taybetmendiyek e ku bixweber cîhê hîperparameterê vedikole da ku koma çêtirîn bibîne
Rola AI Platforma Optimizer di ceribandinan de çi ye?
Rola Optimizera Platforma AI-ê di ceribandinan de bixweberkirin û xweşbînkirina pêvajoya guheztina hîperparametran ji bo modelên fêrbûna makîneyê ye. Hîperparametre pîvanên ku ji daneyan nayên fêr kirin lê beriya ku pêvajoya perwerdehiyê dest pê bike têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û dikarin bandorek girîng li ser performansê bikin
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
Armanca AI Platforma Optimizer ku ji hêla Tîma Google AI ve hatî pêşve xistin çi ye?
Optimizera Platforma AI-ê, ku ji hêla Tîma Google AI-ê ve hatî pêşve xistin, di qada îstîxbarata sûnî (AI) û fêrbûna makîneyê (ML) de wekî amûrek hêzdar kar dike. Armanca wê ya bingehîn ew e ku bixweber û rêkûpêkkirina pêvajoya guheztina hîperparameterê, ku aliyek girîng a perwerdehiya modelên ML-ê ye, bixweber bike. Hîperparametre guhêrbar in ku tevgerê diyar dikin
HyperTune çi ye û çawa dikare di Perwerdehiya Platforma AI-ê de bi algorîtmayên çêkirî ve were bikar anîn?
HyperTune taybetmendiyek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud AI Platform ve hatî pêşkêş kirin ku pêvajoya perwerdehiyê ya modelên fêrbûna makîneyê bi otomatîkkirina pêvajoya tunekirina hyperparameterê zêde dike. Hîperparametre pîvanên ku di dema perwerdehiyê de ji hêla modelê ve nayên fêr kirin lê beriya ku pêvajoya perwerdehiyê dest pê bike ji hêla bikarhêner ve têne danîn. Van parameteran bandorek girîng li performansê dikin
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