Ma modelek bêserûber pêdivî bi perwerdehiyê heye her çend daneyên wê yên nîşankirî tune be?
Di fêrbûna makîneyê de modelek neçavdêrîkirî ji bo perwerdehiyê pêdivî bi daneya binavkirî nake ji ber ku ew armanc dike ku di nav daneyan de nimûne û têkiliyan bêyî etîketên pêşwext bibîne. Her çend fêrbûna neçavdêrî bi karanîna daneyên binavkirî venabe jî, model hîn jî pêdivî ye ku pêvajoyek perwerdehiyê derbas bike da ku strukturên bingehîn ên daneyê fêr bibe.
Di fêrbûna makîneyê de hin serîlêdanên komkirina guheztina navîn çi ne?
Kombûna guheztina navîn di warê fêrbûna makîneyê de algorîtmayek populer e ku ji bo karên komkirina neçavdêrî tê bikar anîn. Ew di warên cihêreng de serîlêdanên cihêreng hene, di nav de dîtina komputerê, hilberandina wêneyê, analîzkirina daneyê, û naskirina nimûne. Di vê bersivê de, em ê hin serîlêdanên sereke yên komkirina guheztina navîn di fêrbûna makîneyê de bikolin.
Dûrbûna Euclidean çi ye û çima ew di fêrbûna makîneyê de girîng e?
Dûrbûna Euclidean di matematîkê de têgehek bingehîn e û di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Ew pîvana dûrbûna xêza rast a di navbera du xalên li cîhek Euclidean de ye. Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, dûrbûna Euclidean ji bo pîvandina wekhevî an cûdahiya di navbera xalên daneyê de, ku ji bo bingehîn e, tê bikar anîn.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Mesafeya Euklîdiyan, Nirxandina îmtîhanê
TFX çawa pirsgirêkên ku ji hêla guheztina rastiya zevî û daneyan ve di endezyariya ML-yê de ji bo bicîhkirina ML-ya hilberînê vedihewîne çareser dike?
TFX (TensorFlow Extended) çarçoveyek hêzdar e ku pirsgirêkên ku ji ber guheztina rastiya zevî û daneyan di endezyariya ML-yê de ji bo bicîhkirina ML-ya hilberandinê vedihewîne. Ew komek amûr û pratîkên çêtirîn peyda dike da ku van pirsgirêkan bi bandor bi rê ve bibe û xebata bêkêmasî ya modelên ML di hilberînê de misoger bike. Yek ji kêşeyên sereke