د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم رامینځته کولو پروسه څو مرحلې او ملاحظات لري. د دې هدف لپاره د الګوریتم رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د نه لیدو معلوماتو طبیعت پوه شي او دا څنګه د ماشین زده کړې کارونو کې کارول کیدی شي. راځئ چې د ډلبندۍ دندو په تمرکز سره د پټو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتمونو رامینځته کولو لپاره د الګوریتمیک چلند تشریح کړو.
لومړی، دا مهمه ده چې دا تعریف کړو چې موږ د "غیر مرئی معلوماتو" څخه څه معنی لرو. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، غیر مرئی ډاټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې په مستقیم ډول د لیدلو وړ یا د تحلیل لپاره شتون نلري. پدې کې هغه معلومات شامل دي چې ورک دي، نیمګړي، یا په یو ډول پټ دي. ننګونه د الګوریتمونو رامینځته کول دي چې کولی شي په مؤثره توګه د دې ډول معلوماتو څخه زده کړي او دقیق وړاندوینې یا طبقه بندي وکړي.
د پټو معلوماتو سره د معاملې لپاره یو عام چلند د تخنیکونو کارول دي لکه د تعدیل یا ډیټا وده. تاکید د موجود معلوماتو کې لیدل شوي نمونو یا اړیکو پراساس په ډیټا سیټ کې د ورک شوي ارزښتونو ډکول شامل دي. دا د مختلفو احصایوي میتودونو په کارولو سره ترسره کیدی شي، لکه د معنی تعدیل یا د ریګریشن انډول. د معلوماتو زیاتوالی، له بل پلوه، د موجوده معلوماتو پراساس د اضافي مصنوعي ډیټا نقطو رامینځته کول شامل دي. دا په شته ډیټا کې د بدلونونو یا خنډونو پلي کولو سره ترسره کیدی شي، په مؤثره توګه د روزنې سیټ پراخول او د زده کړې الګوریتم لپاره نور معلومات چمتو کوي.
بل مهم پام کله چې د نه لیدو معلوماتو سره کار کوي د فیچر انجینرۍ ده. د فیچر انجینرۍ کې د شته ډیټا څخه خورا اړونده ځانګړتیاوې غوره کول یا رامینځته کول شامل دي چې کولی شي د زده کړې الګوریتم سره سم وړاندوینې کې مرسته وکړي. د پټو معلوماتو په صورت کې، پدې کې کیدای شي د پټو یا پټو ځانګړتیاوو پیژندل او استخراج شامل وي چې په مستقیم ډول د لیدلو وړ ندي. د مثال په توګه، د متن د ډلبندۍ په دنده کې، د ځینو کلمو یا جملو شتون ممکن د ټولګي لیبل نښه وي، حتی که دوی په متن کې په واضح ډول نه وي ذکر شوي. د ځانګړتیاوو په احتیاط سره ډیزاین کولو او غوره کولو سره، د زده کړې الګوریتم کولی شي د سمې وړاندوینې لپاره اړین معلومات چمتو کړي.
یوځل چې معلومات دمخه پروسس شوي وي او ځانګړتیاوې انجینر شوي وي ، نو دا وخت دی چې د زده کړې مناسب الګوریتم غوره کړئ. مختلف الګوریتمونه شتون لري چې د ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیدی شي، لکه د پریکړې ونې، د ملاتړ ویکتور ماشینونه، یا عصبي شبکې. د الګوریتم انتخاب د معلوماتو په ځانګړو ځانګړتیاو او په لاس کې د ستونزې پورې اړه لري. دا مهمه ده چې د مختلف الګوریتمونو سره تجربه وکړئ او د مناسب میټریکونو په کارولو سره د دوی فعالیت ارزونه وکړئ ، لکه دقت یا F1 سکور ، ترڅو د دندې لپاره خورا مناسب الګوریتم وټاکئ.
د زده کړې الګوریتم غوره کولو سربیره، د روزنې پروسې ته پام کول هم مهم دي. پدې کې د روزنې او اعتبار سیټونو ویشل شامل دي، او د الګوریتم روزلو لپاره د روزنې سیټ کارول او د هغې د فعالیت ارزولو لپاره د اعتبار ټاکل شامل دي. دا مهمه ده چې د روزنې په جریان کې د الګوریتم فعالیت وڅارئ او د اړتیا سره سم سمونونه رامینځته کړئ ، لکه د هایپرپرامیټر بدلول یا د منظم کولو تخنیکونو کارول ، ترڅو د ډیر فټینګ یا کم فټینګ مخه ونیول شي.
یوځل چې د زده کړې الګوریتم وروزل شي او تایید شي، دا د نوي، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي. دا ډیری وختونه د ازموینې یا انفرنس مرحلې ته ویل کیږي. الګوریتم د نه لیدل شوي معلوماتو ځانګړتیاوې د ان پټ په توګه اخلي او د محصول په توګه وړاندوینه یا طبقه بندي تولیدوي. د الګوریتم دقت د نه لیدل شوي ډیټا ریښتیني لیبلونو سره د هغې وړاندوینې پرتله کولو سره ارزول کیدی شي.
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم رامینځته کول ډیری مرحلې او ملاحظات لري ، پشمول د ډیټا پری پروسس کول ، د فیچر انجینرۍ ، د الګوریتم انتخاب ، او روزنه او اعتبار. د دې ګامونو په احتیاط سره ډیزاین کولو او پلي کولو سره، دا ممکنه ده چې الګوریتمونه رامینځته کړئ چې کولی شي په اغیزمنه توګه د پټو معلوماتو څخه زده کړي او دقیق وړاندوینې یا طبقه بندي وکړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ