Rêbazên berhevkirina daneyan ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê çi ne?
Ji bo berhevkirina daneyan ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê gelek rêbaz hene. Van rêbazan di serkeftina modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin, ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn rasterast bandorê li performansa modelê dike. Werin em cûrbecûr nêzîkatiyên berhevkirina danezanê, tevî berhevkirina daneya destan, tevnek lêkolîn bikin
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
Hin teknîkên hevpar ên ji bo baştirkirina performansa CNN-ê di dema perwerdehiyê de çi ne?
Di dema perwerdehiyê de çêtirkirina performansa Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di warê Zehmetiya Hunerî de peywirek girîng e. CNN bi berfirehî ji bo karên dîtbariya komputerê yên cihêreng, wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina semantîk têne bikar anîn. Zêdekirina performansa CNN-ê dikare bibe sedema rastbûnek çêtir, lihevhatina zûtir, û gelemperîkirina çêtir.
Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Çima girîng e ku berî perwerdekirina CNN-ê berhevoka daneya pêşîn were çêkirin?
Pêş-pêvajoya databasê berî perwerdekirina Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di warê îstîxbarata sûnî de pir girîng e. Bi pêkanîna teknîkên pêşdibistanê yên cihêreng, em dikarin kalîte û bandorkeriya modela CNN zêde bikin, ku rê li ber rastbûn û performansê veke. Ev ravekirina berfireh dê li sedemên ku çima pêş-pêvajoya databasê girîng e vedihewîne
Çima amadekirin û manîpulekirina daneyan wekî beşek girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê di fêrbûna kûr de tê hesibandin?
Amadekirin û manîpulekirina daneyan ji ber çend sedemên girîng wekî beşek girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê di fêrbûna kûr de têne hesibandin. Modelên fêrbûna kûr bi daneyê têne rêve kirin, tê vê wateyê ku performansa wan bi giranî li ser kalîte û guncaniya daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn ve girêdayî ye. Ji bo bidestxistina encamên rast û pêbawer, ew
Em çawa daneyan ji bo perwerdekirina modelek CNN amade dikin?
Ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek Tora Neuralî ya Convolutional (CNN), pêdivî ye ku çend gavên girîng werin şopandin. Van gavan berhevkirina daneyan, pêşdibistanê, zêdekirin û dabeşkirinê vedihewîne. Bi pêkanîna van gavan bi baldarî, em dikarin pê ewle bibin ku dane di formek guncan de ne û têra cihêrengiyê heye ku modelek CNN-a bihêz perwerde bike. Ew
Di çarçoweya avakirina tora neuralî ya dûbare de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê diravê krîptoyê, gavên ku bi destan hevsengkirina daneyan digirin çi ne?
Di çarçoweya avakirina torgilokek neuralî ya dûbare (RNN) de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîpto, bi destan hevsengkirina daneyan gavek girîng e ji bo misogerkirina performans û rastbûna modelê. Hevsengkirina daneyan bi çareserkirina pirsgirêka bêhevsengiya sinifê re têkildar e, ku dema ku daneya di nav hejmara mînakan de cûdahiyek girîng dihewîne pêk tê.
Di modelên fêrbûna kûr de armanca "Guherbara hilbera daneyê" çi ye?
Di modêlên fêrbûna kûr de "Guherbara hilbera daneyê" armancek girîng di xweşbînkirina pêdiviyên hilanîn û bîranînê de di qonaxên perwerdehî û nirxandinê de dike. Ev guhêrbar berpirsiyar e ji bo birêvebirina bikêrhatî hilanîn û vegerandina daneyan, rê dide modelê ku danûstendinên mezin bişopîne bêyî ku çavkaniyên berdest zêde bike. Modelên fêrbûna kûr bi gelemperî mijûl dibin
Nêzîkatiya pêşniyarkirî ji bo pêşdibistanên danehevên mezin çi ye?
Pêş-pêvajoya danehevên mezin di pêşkeftina modelên fêrbûna kûr de gavek girîng e, nemaze di çarçoweya torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) de ji bo peywirên wekî tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de. Kalîte û karbidestiya pêşdibistanê dikare bandorek girîng li performansa modelê û serkeftina giştî ya
- 1
- 2