Meriv çawa dizane ku modelek bi rêkûpêk hatî perwerde kirin? Ma rastbûn nîşanek sereke ye û gelo pêdivî ye ku ew ji% 90 zêdetir be?
Tesbîtkirina ka modelek fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk tê perwerde kirin an na, aliyekî girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê ye. Digel ku rastbûn di nirxandina performansa modelek de metrîkek girîng e (an tewra metrîkek bingehîn) jî, ew ne tenê nîşana modelek baş-perwerdekirî ye. Gihîştina rastiyek ji% 90 ne gerdûnî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma ceribandina modelek ML li hember daneyên ku dikaribû berê di perwerdehiya modelê de were bikar anîn di fêrbûna makîneyê de qonaxek nirxandina rast e?
Qonaxa nirxandinê di fêrbûna makîneyê de gavek krîtîk e ku ceribandina modelê li hember daneyê vedihewîne da ku performansa û bandora wê binirxîne. Dema ku modelek dinirxînin, bi gelemperî tê pêşniyar kirin ku daneyên ku di qonaxa perwerdehiyê de ji hêla modelê ve nehatiye dîtin bikar bînin. Ev ji bo misogerkirina encamên nirxandina bêalî û pêbawer dibe alîkar.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ma encam ne ji pêşbîniyê beşek ji perwerdehiya modelê ye?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, gotina "Encam ji pêşbîniyê bêtir beşek ji perwerdehiya modelê ye" bi tevahî ne rast e. Encam û pêşbînkirin qonaxên cihêreng ên di xeta fêrbûna makîneyê de ne, ku her yek ji armancek cûda re xizmet dike û di xalên cihêreng de diqewime.
Kîjan algorîtmaya ML ji bo perwerdekirina modela ji bo berhevdana belgeya daneyê maqûl e?
Yek algorîtmaya ku ji bo perwerdekirina modelek ji bo berhevdana belgeya daneyê baş e, algorîtmaya hevsengiya cosine ye. Wekheviya kozîneyê pîvana wekheviya di navbera du vektorên ne-sifir ên cîhê hilberek hundurîn de ye ku kosînoya goşeya di navbera wan de dipîve. Di çarçoveya berhevdana belgeyê de, ew ji bo destnîşankirinê tê bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Cûdahiyên sereke di barkirin û perwerdekirina daneya Iris de di navbera guhertoyên Tensorflow 1 û Tensorflow 2 de çi ne?
Koda eslî ya ku ji bo barkirin û perwerdekirina databasa irisê hatî peyda kirin ji bo TensorFlow 1 hate sêwirandin û dibe ku bi TensorFlow 2 re nexebite. Ev nakokî ji ber hin guhertin û nûvekirinên ku di vê guhertoya nû ya TensorFlow de hatine destnîşan kirin, ku dê di paşerojê de bi hûrgulî were destnîşan kirin derdikeve holê. mijarên ku rasterast bi TensorFlow re têkildar in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
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.
Meriv çawa di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de modelek ava dike?
Ji bo avakirina modelek di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn hewce ne ku hûn karûbarek sazkirî bişopînin ku pêkhateyên cihêreng vedihewîne. Van pêkhateyan amadekirina daneyên we, diyarkirina modela we, û perwerdekirina wê pêk tîne. Werin em her gav bi hûrgulî lêkolîn bikin. 1. Amadekirina Daneyan: Berî afirandina modelek, girîng e ku hûn xwe amade bikin
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
Di AI-ê de giranî û bias çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna makîneyê de, giranî û beralî têgehên bingehîn in. Ew di perwerdekirin û xebitandina modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin. Li jêr ravekirinek berfireh a giranî û biasiyan heye, girîngiya wan vedikole û ka ew çawa di çarçoweya makîneyê de têne bikar anîn.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Di fêrbûna makîneyê de pênase modelek çi ye?
Modelek di fêrbûna makîneyê de temsîlek an algorîtmayek matematîkî ya ku li ser danûstendinek hatî perwerde kirin destnîşan dike ku bêyî ku bi eşkere were bernamekirin pêşbînan an biryaran bide. Ew di warê îstîxbarata sûnî de têgehek bingehîn e û di sepanên cihêreng de, ji naskirina wêneyê bigire heya pêvajokirina zimanê xwezayî, rolek girîng dilîze. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê