Dê Fêrbûna Structured Neural (NSL) li ser rewşa gelek wêneyên pisîk û kûçikan li ser bingeha wêneyên heyî wêneyên nû çêbike?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) çarçoveyek fêrbûna makîneyê ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku destûrê dide perwerdehiya torên neuralî ku bi karanîna îşaretên birêkûpêk ji bilî têketinên taybetmendiya standard bikar tînin. Ev çarçove bi taybetî di senaryoyên ku daneyan xwedan avahiyek xwerû ye ku dikare were bikar anîn da ku performansa modelê baştir bike bikêr e. Di çarçoveya hebûna
Ma gengaz e ku meriv komên perwerdehiyê dubare bi kar bîne û ew çi bandorek li ser performansa modela perwerdekirî heye?
Dubare bikaranîna komên perwerdehiyê di fêrbûna makîneyê de pratîkek hevpar e ku dikare bandorek girîng li ser performansa modela perwerdekirî bike. Bi dubarekirina karanîna heman daneyên perwerdehiyê, model dikare ji xeletiyên xwe fêr bibe û kapasîteyên xwe yên pêşbîniyê baştir bike. Lêbelê, pêdivî ye ku meriv feyde û dezawantajên potansiyel fam bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna kûr, mezinahiya hevrika pêşniyarkirî çi ye?
Mezinahiya komê ya pêşniyarkirî ya ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna kûr bi faktorên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker ên berdest, tevliheviya modelê, û mezinahiya databasê ve girêdayî ye. Bi gelemperî, mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku berî ku pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de werin nûve kirin hêjmara nimûneyên hatine pêvajo kirin diyar dike.
Çima dema ku performansa modelê dinirxînin metrîka windakirina pejirandinê girîng e?
Metrîka windakirina pejirandinê di nirxandina performansa modelek di warê fêrbûna kûr de rolek girîng dilîze. Ew têgihiştinên hêja peyda dike ka model çawa li ser daneyên nedîtî performans dike, ji lêkolîner û bijîjkeran re dibe alîkar ku di derbarê hilbijartina modelê, guheztina hîperparametre û kapasîteyên giştîkirinê de biryarên agahdar bidin. Bi şopandina windabûna pejirandinê
Armanc ji tevlihevkirina databasê berî ku ew li komên perwerdehî û ceribandinê veqetîne çi ye?
Tevlihevkirina databasê berî ku wê li komên perwerdehiyê û ceribandinê veqetîne, di warê fêrbûna makîneyê de, bi taybetî dema ku algorîtmaya cîranên xwe K-ya nêzîkê xwe bicîh tîne, ji armancek girîng re xizmet dike. Ev pêvajo piştrast dike ku dane rasthatî ye, ku ji bo bidestxistina nirxandina performansa modela bêalî û pêbawer pêdivî ye. Sedema bingehîn a tevlihevkirinê
Di çarçoweya texmînên ceribandinê de hevsengiya destnîşankirinê (R-çargoşe) çi dipîve?
Rêjeya biryardanê, ku wekî R-çargoşe jî tê zanîn, pîvanek statîstîkî ye ku di çarçoweya ceribandinên ceribandinê de di fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn. Ew li ser başiya lihevhatina modelek regresyonê nihêrînên hêja peyda dike û dibe alîkar ku rêjeya cûdahiya di guhêrbara girêdayî de ku dikare ji hêla guhêrbarên serbixwe ve were ravekirin binirxîne.
Çima girîng e ku di perwerdehî û ceribandina regresyonê de algorîtma û pîvanên rast hilbijêrin?
Hilbijartina algorîtm û pîvanên rast di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de pir girîng e. Regression teknîkek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku ji bo modela têkiliya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de tê bikar anîn. Ew bi berfirehî ji bo karên pêşdîtin û pêşbînkirinê tê bikar anîn. Ew
Li gorî ML Insights Triangle, sê texmînên potansiyel ên ku dikarin werin binpêkirin çi ne dema ku pirsgirêkek performansa modelek ji bo karsaziyê hebe?
Sêgoşeya ML Insights çarçoveyek e ku arîkariya tesbîtkirina texmînên potansiyel ên ku dikarin werin binpê kirin dema ku di performansa modelek ji bo karsaziyek de pirsgirêkek hebe. Ev çarçove, di warê îstîxbarata hunerî de, bi taybetî di çarçoveya TensorFlow Fundamentals û TensorFlow Extended (TFX), balê dikişîne ser hevberdana têgihîştina model û
Çima normalîzekirina daneyê di pirsgirêkên regresyonê de girîng e û ew çawa performansa modelê baştir dike?
Normalîzekirina daneyê di pirsgirêkên paşveçûnê de gavek girîng e, ji ber ku ew di baştirkirina performansa modelê de rolek girîng dilîze. Di vê çarçoveyê de, normalîzekirin pêvajoya pîvandina taybetmendiyên têketinê li rêzek domdar vedibêje. Bi kirina vê yekê, em piştrast dikin ku hemî taybetmendî xwedan pîvanên wekhev in, ku rê nade ku hin taybetmendî serdest bibin
Di warê performansa modelê de kêmbûn ji zêdebarkirinê çawa cûda dibe?
Di modelên fêrbûna makîneyê de du pirsgirêkên hevpar in ku dikarin bi girîngî bandorê li performansa wan bikin. Di warê performansa modelê de, kêmbûn çêdibe dema ku modelek pir hêsan e ku meriv qalibên bingehîn di daneyê de bigire, ku di encamê de rastbûna pêşbîniya xirab dibe. Ji aliyek din ve, dema ku modelek pir tevlihev dibe, zêdebûn çêdibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 2, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2