Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
Max pooling di Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de operasyonek krîtîk e ku di derxistina taybetmendiyê û kêmkirina pîvanê de rolek girîng dilîze. Di çarçoweya peywirên dabeşkirina wêneyê de, berhevkirina max piştî qatên hevedudanî tê sepandin da ku nexşeyên taybetmendiyê dakêşin, ku di girtina taybetmendiyên girîng de digel kêmkirina tevliheviya hesabkirinê dibe alîkar. Armanca bingehîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Bikaranîna TensorFlow ji bo dabeşkirina wêneyên cilan
Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê û rastbûna pêşbîniyê de aliyek girîng e ku bi girîngî bandorê li performans û şiyana giştîkirina modelê dike. Serdemek bi yek derbasbûna bêkêmasî ya di tevahiya databasa perwerdehiyê de vedibêje. Fêmkirina ka hejmara serdeman çawa bandorê li rastbûna pêşbîniyê dike pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Zêdebûna hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de xetera bîranînê zêde dike ku bibe sedema zêdebûnê?
Zêdekirina hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de dikare bi rastî xetereyek zêde ya bîranînê çêbike, ku potansiyel rê li ber zêdebûnê bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek hûrgulî û dengek di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe bi qasî ku ew bandorek neyînî li performansa modelê li ser daneyên nedîtî dike. Ev pirsgirêkek hevpar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
Tora neuralî ya birêkûpêk bi rastî dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin. Ji bo ku em vê berhevdanê fam bikin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên torên neuralî û encamên ku di modelekê de hejmareke mezin a pîvanan hene bigerin. Tora neuralî çînek modelên fêrbûna makîneyê ne ku ji wan hatine îlham kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Çima pêdivî ye ku em di fêrbûna makîneyê de xweşbîniyan bicîh bînin?
Optimîzasyon di fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin ji ber ku ew me dihêlin ku performans û karbidestiya modelan baştir bikin, di dawiyê de rê li ber pêşbîniyên rasttir û demên perwerdehiyê zûtir vedike. Di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî fêrbûna kûr a pêşkeftî, teknîkên xweşbîniyê ji bo bidestxistina encamên herî pêşkeftî bingehîn in. Yek ji sedemên bingehîn ên serîlêdanê ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Çêkirin, Optimîzasyon ji bo fêrbûna makîneyê
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
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 hewce ye ku daneyên din ji bo perwerdekirin û nirxandina modelê bikar bînin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, karanîna daneyên zêde ji bo perwerdekirin û nirxandina modelan bi rastî hewce ye. Digel ku gengaz e ku meriv modelan bi karanîna daneyek yekane perwerde û binirxîne, tevlêbûna daneyên din dikare performans û kapasîteyên gelemperîkirina modelê pir zêde bike. Ev bi taybetî di nav de rast e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma rast e ku heke databas mezin be pêdivî bi nirxandina hindik heye, ev tê vê wateyê ku perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bi mezinbûna danezanê were kêm kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, mezinahiya databasê di pêvajoya nirxandinê de rolek girîng dilîze. Têkiliya di navbera mezinahiya databasê û daxwazên nirxandinê de tevlihev e û bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye. Lêbelê, bi gelemperî rast e ku her ku mezinahiya databasê zêde dibe, perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Meriv çawa nas dike ku modela pir zêde ye?
Ji bo ku meriv nas bike ka modelek zede ye, pêdivî ye ku meriv têgîna zêdebarkirinê û encamên wê di fêrbûna makîneyê de fam bike. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek bi taybetî li ser daneyên perwerdehiyê baş tevdigere lê nekare daneyên nû, nedîtî giştî bike. Ev diyarde ji kapasîteya pêşbîniya modelê re zirarê dike û dibe sedema performansa nebaş