کله چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د لوی شمیر احتمالي ماډل ترکیبونو سره کار کول - د Python، TensorFlow او Keras سره ژوره زده کړه - TensorBoard - د TensorBoard سره اصلاح کول، دا اړینه ده چې د اصلاح کولو پروسه ساده کړئ ترڅو د اغیزمنې تجربې او ماډل انتخاب ډاډمن شي. په دې ځواب کې، موږ به مختلف تخنیکونه او ستراتیژۍ وپلټئ چې د دې هدف د ترلاسه کولو لپاره کارول کیدی شي.
1. د شبکې لټون:
د ګریډ لټون د هایپرپرامیټر اصلاح کولو لپاره یو مشهور تخنیک دی. پدې کې د ممکنه هایپرپرامیټر ارزښتونو د ګریډ تعریف کول او د ټولو ممکنه ترکیبونو له لارې په بشپړ ډول لټون کول شامل دي. دا طریقه موږ ته اجازه راکوي چې د هر ماډل ترتیب ارزونه وکړو او د غوره فعالیت سره یو غوره کړو. پداسې حال کې چې د ګریډ لټون په کمپیوټري توګه ګران کیدی شي، دا د کوچني هایپرپرامیټر ځایونو لپاره مناسب دی.
مثال:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. تصادفي لټون:
تصادفي لټون د ګریډ لټون بدیل دی چې د هایپرپرامیټر اصلاح کولو لپاره خورا مؤثره تګلاره وړاندې کوي. د ټولو ترکیبونو له لارې په بشپړ ډول لټون کولو پرځای، تصادفي لټون په تصادفي توګه د ارزونې لپاره د هایپرپرامیټر ترتیبونو فرعي سیټ غوره کوي. دا تخنیک په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې د هایپرپرامیټر ځای لوی وي ، ځکه چې دا د لټون ځای ډیر متمرکز سپړنې ته اجازه ورکوي.
مثال:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. د بایسیان اصلاح کول:
د بایسیان اصلاح کول د ترتیب شوي ماډل پراساس د اصلاح کولو تخنیک دی چې د بایسیان انفرنس کاروي ترڅو په مؤثره توګه د هایپر پارامیټرونو غوره سیټ لټون وکړي. دا طریقه د هدف فعالیت احتمالي ماډل رامینځته کوي او د ارزونې لپاره خورا امید لرونکي هایپرپرامیټرونو غوره کولو لپاره کاروي. د لیدل شوي پایلو پراساس په تکراري ډول د ماډل تازه کولو سره، د بایسیان اصلاح کول د لټون ځای ترټولو ژمنو سیمو سپړلو تمرکز کوي، چې د ګړندۍ همغږۍ لامل کیږي.
مثال:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. اتوماتیک Hyperparameter Tuning:
د اتوماتیک Hyperparameter Tuning تخنیکونه، لکه AutoML، د هایپرپرامیټر اصلاح کولو لپاره ډیر لاسي چلند چمتو کوي. دا وسیلې پرمختللي الګوریتمونه ګټه پورته کوي ترڅو په اتوماتيک ډول د غوره هایپرپرامیټرونو لټون وکړي، ډیری وختونه د ډیری اصلاح کولو ستراتیژیو سره یوځای کوي. دوی کولی شي د اصلاح کولو پروسه د پام وړ ساده کړي ، په ځانګړي توګه د پیچلو ماډلونو او لوی هایپرپرامیټر ځایونو لپاره.
مثال:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. موازي کول او توزیع شوي کمپیوټري:
کله چې د ډیری ماډل ترکیبونو سره معامله کوئ ، موازي کول او توزیع شوي کمپیوټر کولی شي د پام وړ د اصلاح کولو پروسه ګړندۍ کړي. د ډیری کمپیوټري سرچینو په کارولو سره ، لکه GPUs یا د ماشینونو کلستر ، دا ممکنه ده چې په یوځل کې ډیری ماډلونه و ارزول شي. دا طریقه د ټولیز مطلوب وخت کموي او د هایپرپرامیټر ځای پراخه سپړنې ته اجازه ورکوي.
مثال:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
کله چې د ډیری احتمالي ماډل ترکیبونو سره کار کوئ ، نو د موثریت ډاډ ترلاسه کولو لپاره د اصلاح کولو پروسې ساده کول خورا مهم دي. تخنیکونه لکه د ګریډ لټون، تصادفي لټون، د بایسیان اصلاح، اتوماتیک هایپرپرامیټر ټونینګ، او موازي کول ټول کولی شي د اصلاح کولو پروسې منظمولو او د ماډلونو عمومي فعالیت ښه کولو کې مرسته وکړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره:
- په CNN کې د بشپړ وصل شوي پرت رول څه دی؟
- موږ څنګه د CNN ماډل روزنې لپاره معلومات چمتو کوو؟
- د CNNs په روزنه کې د بیک پروپاګیشن هدف څه دی؟
- حوض کول څنګه د ځانګړتیاو نقشو ابعاد کمولو کې مرسته کوي؟
- د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) کې لومړني ګامونه کوم دي؟
- په ژورې زده کړې کې د "اچار" کتابتون کارولو هدف څه دی او تاسو څنګه کولی شئ د دې په کارولو سره د روزنې ډیټا خوندي او بار کړئ؟
- تاسو څنګه کولی شئ د روزنې ډیټا بدل کړئ ترڅو موډل د نمونې ترتیب پراساس د زده کړې نمونو څخه مخنیوی وکړئ؟
- ولې دا مهمه ده چې په ژورې زده کړې کې د روزنې ډیټاسیټ توازن وساتئ؟
- تاسو څنګه کولی شئ د cv2 کتابتون په کارولو سره ژورې زده کړې کې عکسونه له سره اندازه کړئ؟
- د Python، TensorFlow، او Keras په کارولو سره په ژورې زده کړې کې د ډیټا بارولو او پری پروسس کولو لپاره اړین کتابتونونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه کې د Python، TensorFlow او Keras سره وګورئ