Cûreyên ahenga hîperparameterê çi ne?
Rêzkirina hîperparameterê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gavek girîng e ji ber ku ew ji bo hîperparametreyên modelek nirxên çêtirîn peyda dike. Hîperparametre parametreyên ku ji daneyan nayên fêr kirin, lê ji hêla bikarhêner ve berî perwerdekirina modelê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û dikarin bi girîngî
Çend mînakên ahenga hîperparameterê çi ne?
Ahengkirina Hyperparameter di pêvajoya çêkirin û xweşbînkirina modelên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e. Ew verastkirina pîvanên ku ji hêla modelê bixwe ve nayên fêr kirin, lê ji hêla bikarhêner ve berî perwerdehiyê ve hatî danîn vedihewîne. Van pîvanan bi girîngî bandorê li performansa û tevgera modelê dikin, û ji bo dîtina nirxên çêtirîn
Meriv çawa daneyên mezin li modela AI-ê bar dike?
Barkirina daneyên mezin li modelek AI-ê di pêvajoya perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e. Ew hilberandina jimarên mezin ên daneyê bi bandor û bi bandor vedihewîne da ku encamên rast û watedar misoger bike. Em ê gav û teknîkên cihêreng ên ku di barkirina daneya mezin a modelek AI-ê de, bi taybetî Google-ê bikar tînin, vekolînin
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 girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê veqetînin? Çiqas dane bi gelemperî ji bo pejirandinê têne veqetandin?
Dabeşkirina daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê di perwerdekirina torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de ji bo karên fêrbûna kûr de gavek girîng e. Ev pêvajo rê dide me ku em performans û şiyana giştîkirina modela xwe binirxînin, û her weha pêşîlêgirtina zêdebûnê bigirin. Di vî warî de, pratîkek hevpar e ku beşek diyarkirî ya veqetandin
Rêjeya fêrbûnê çawa bandorê li pêvajoya perwerdehiyê dike?
Rêjeya fêrbûnê di pêvajoya perwerdehiya torên neuralî de hîperparameterek girîng e. Ew pîvana gavê destnîşan dike ku pîvanên modelê di dema pêvajoya xweşbîniyê de têne nûve kirin. Hilbijartina rêjeyek fêrbûna guncan girîng e ji ber ku ew rasterast bandorê li hevgirtin û performansa modelê dike. Di vê bersivê de, em ê
Hin aliyên modelek fêrbûna kûr a ku dikare bi karanîna TensorBoard ve were xweşbîn kirin çi ne?
TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku ji hêla TensorFlow ve hatî peyda kirin ku destûrê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna xweya kûr analîz û xweşbîn bikin. Ew cûrbecûr taybetmendî û fonksiyonan peyda dike ku dikare were bikar anîn da ku performans û karbidestiya modelên fêrbûna kûr baştir bike. Di vê bersivê de, em ê hin aliyên kûrahiyê nîqaş bikin
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
Girîngiya eyarkirina hejmara qatan, hejmara girêkan di her qatek de, û mezinahiya derketinê di modelek tora neuralî de çi ye?
Eyarkirina hejmara qatan, hejmara girêkan di her qatê de, û mezinahiya derketinê di modelek tora neuralî de di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di qada Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, pir girîng e. Ev verastkirin di diyarkirina performansa modelê, şiyana fêrbûna wê de rolek girîng dileyizin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Modela perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Rola pîvana rêkûpêkkirinê (C) di Soft Margin SVM de çi ye û ew çawa bandorê li performansa modelê dike?
Parametreya rêkûpêkkirinê, ku wekî C tête destnîşan kirin, di Makîneya Vektora Piştgiriya Nermalavê (SVM) de rolek girîng dilîze û bi girîngî bandorê li performansa modelê dike. Ji bo ku em rola C-yê fam bikin, em pêşî li têgeha Soft Margin SVM û armanca wê binirxînin. Soft Margin SVM dirêjkirina orjînala Hard Margin SVM ye,