Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku bi platformên wekî Google Cloud Machine Learning re dixebitin, amadekirin û paqijkirina daneyan gavek krîtîk e ku rasterast bandorê li performans û rastbûna modelên ku hûn pêşdixin dike. Ev pêvajo çend qonaxan pêk tîne, ku her yek ji bo ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn pir zêde ne hatine çêkirin
Meriv çawa databasa Fashion-MNIST-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud/Platforma AI-ê ya Google-ê de bikar tîne?
Fashion-MNIST danehevek ji wêneyên gotara Zalando ye, ku ji komek perwerdehiyê ya ji 60,000 mînakan û komek ceribandinê ya 10,000 mînakan pêk tê. Her mînak wêneyek 28×28 gewr e, ku bi etîketek ji 10 çînan ve girêdayî ye. Danûstendina ji bo pîvandina algorîtmayên fêrbûna makîneyê wekî veguhezek rasterast a danûstendinê ya daneya orîjînal MNIST kar dike,
Berî ku ew di perwerdehiyek modelê de bi bandor werin bikar anîn, amûrên otomatîk hene ku ji bo pêşdibistanên danûstendinên xweyê pêşdibistanê bikin?
Di warê fêrbûna kûr û îstîxbarata sûnî de, nemaze dema ku bi Python, TensorFlow, û Keras re dixebitin, pêşdibistanên databasên we gavek girîng e berî ku wan bixe nav modelek ji bo perwerdehiyê. Kalîte û strûktûra daneyên têketina we bi girîngî li ser performans û rastbûna modelê bandor dike. Ev pêşprocessing dikare tevlihev be
Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Piştrastkirina ku pêvajoyên paqijkirina daneyan ji alîgiriyê bêpar in di warê fêrbûna makîneyê de fikarek girîng e, nemaze dema ku platformên wekî Google Cloud Machine Learning bikar tînin. Nerazîbûn di dema paqijkirina daneyê de dikare bibe sedema modelên şikestî, ku di encamê de dikare pêşbîniyên nerast an neheq derxe holê. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê nêzîkatiyek piralî hewce dike
Ma PyTorch rêbazek çêkirî ji bo xêzkirina daneyan pêk tîne û ji ber vê yekê çareseriyên destan hewce nake?
PyTorch, pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya ku bi berfirehî tête bikar anîn, ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr piştgirîyek berfireh peyda dike. Di fêrbûna kûr de yek ji gavên pêşîn-pêvajoyê yên hevpar xêzkirina daneyan e, ku vediguhezîne daneya têketina pir-dimensîyonî li rêzek yek-alî. Ev pêvajo dema ku di neuralî de ji tebeqeyên hevedudanî berbi qatên bi tevahî ve girêdayî ve derbas dibe pêdivî ye
Çawa dikarin pirtûkxaneyên wekî scikit-learn bikar bînin da ku dabeşkirina SVM-ê li Python bicîh bikin, û fonksiyonên sereke yên têkildar çi ne?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) çînek hêzdar û berbelav a algorîtmayên fêrbûna makîneya çavdêrîkirî ne ku bi taybetî ji bo karên dabeşkirinê bi bandor in. Pirtûkxaneyên wekî scikit-learn li Python pêkanînên xurt ên SVM peyda dikin, ku wê ji bo bijîjk û lêkolîneran re bigihînin hev. Ev bersiv dê ronî bike ka fêrbûna scikit çawa dikare were bikar anîn da ku dabeşkirina SVM-ê bicîh bîne, bi hûrgulî kilîta
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona makîna vektor piştgirî bikin, Nirxandina îmtîhanê
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-yê dadperwer û exlaqî. Nerazîbûn dikarin ji qonaxên cihêreng ên lûleya fêrbûna makîneyê derkevin, di nav de berhevkirina daneyan, pêş-processing, hilbijartina taybetmendiyê, perwerdehiya modelê, û bicîhkirin. 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
Ma gengaz e ku meriv modelek pêşbîniyê li ser bingeha daneyên pir guhêrbar ava bike? Rastiya modelê bi hêjeya daneya peydakirî tê destnîşankirin?
Avakirina modelek pêşbîniyê ya li ser bingeha daneyên pir guhêrbar bi rastî di warê îstîxbarata hunerî (AI) de, bi taybetî di warê fêrbûna makîneyê de mimkun e. Rastiya modelek wusa, lêbelê, tenê bi hêjeya daneyên peydakirî nayê destnîşankirin. Di vê bersivê de, em ê sedemên li pişt vê gotinê û
Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
Perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser daneyên mezin di warê îstîxbarata sûnî de pratîkek hevpar e. Lêbelê, girîng e ku meriv bala xwe bide ku mezinahiya databasê di pêvajoya perwerdehiyê de dibe sedema dijwarî û astengiyên potansiyel. Werin em îhtîmala perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser danûstendinên mezin ên keyfî û ya nîqaş bikin
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.