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
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.
Em çawa dikarin daneyan ji bo analîzê veguherînin forma float?
Veguheztina daneyan ji bo analîzê di forma float de di gelek karên analîzkirina daneyê de, nemaze di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de, gavek girîng e. Float, kurteya floating-point, celebek daneyê ye ku hejmarên rastîn bi beşek perçeyî nîşan dide. Ew destûrê dide nûneriya rastîn a hejmarên dehiyê û bi gelemperî tê bikar anîn
Em çawa dikarin di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de pêşî li xapandina bê mebest bigirin?
Pêşîlêgirtina xapandina bêaqil di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de ji bo misogerkirina yekbûn û rastbûna performansa modelê pir girîng e. Dema ku model bi bêhemdî fêr dibe ku di daneya perwerdehiyê de berteng an huneran bi kar bîne, dibe ku xapandina bê mebest çêbibe, ku bibe sedema encamên şaş. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, çend stratejiyan dikarin ji bo kêmkirina vê pirsgirêkê bikar bînin
Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Çima girîng e ku meriv di qonaxên cihêreng de di dema perwerdekirina CNN de şeklê daneya têketinê bişopîne?
Çavdêriya şeklê daneyên têketinê di qonaxên cihêreng de di dema perwerdehiya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de ji ber çend sedeman pir girîng e. Ew dihêle ku em pê ewle bin ku dane rast têne hilanîn, di tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel de dibe alîkar, û di girtina biryarên agahdar de ji bo baştirkirina performansa torê dibe alîkar. Li
Çima girîng e ku berî perwerdekirina CNN-ê berhevoka daneya pêşîn were çêkirin?
Pêş-pêvajoya databasê berî perwerdekirina Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di warê îstîxbarata sûnî de pir girîng e. Bi pêkanîna teknîkên pêşdibistanê yên cihêreng, em dikarin kalîte û bandorkeriya modela CNN zêde bikin, ku rê li ber rastbûn û performansê veke. Ev ravekirina berfireh dê li sedemên ku çima pêş-pêvajoya databasê girîng e vedihewîne
Çima pêdivî ye ku em wêneyan berî ku wan di nav torê re derbas bikin, xêz bikin?
Rakirina wêneyan berî ku wan di nav tora neuralî de derbas bikin di pêş-pêvajoya daneyên wêneyê de gavek girîng e. Ev pêvajo bi veguhertina wêneyek du-alî vediguhezîne rêzek yek-alî. Sedema bingehîn a xêzkirina wêneyan ev e ku daneyên têketinê veguherînin formek ku ji hêla neuralî ve bi hêsanî were fêm kirin û pêvajo kirin.