د ماډل انتخاب د ماشین زده کړې پروژې یو مهم اړخ دی چې د دوی بریالیتوب کې د پام وړ مرسته کوي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل وسیلو په شرایطو کې، د موډل انتخاب اهمیت پوهیدل د دقیقو او باوري پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي.
د ماډل انتخاب د یوې ورکړل شوې ستونزې لپاره د خورا مناسب ماشین زده کړې الګوریتم او د هغې اړوند هایپرپرامیټرونو غوره کولو پروسې ته اشاره کوي. پدې کې د مختلف ماډلونو ارزونه او پرتله کول شامل دي د دوی د فعالیت میټریکونو پراساس او د هغه انتخاب غوره کول چې په لاس کې د ډیټا او ستونزې سره مناسب وي.
د ماډل انتخاب اهمیت د څو مهمو ټکو له لارې درک کیدی شي. لومړی، د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونه مختلف قوتونه او ضعفونه لري، او د سم الګوریتم غوره کول کولی شي د وړاندوینو کیفیت خورا اغیزه وکړي. د مثال په توګه، که چیرې ډاټا غیر خطي اړیکې نندارې ته وړاندې کړي، د پریکړې د ونې پر بنسټ الګوریتم لکه Random Forest یا Gradient Boosted Trees کیدای شي د خطي ریګریشن ماډل په پرتله ډیر مناسب وي. د ارقامو ځانګړتیاوو او ستونزې په پام کې نیولو سره، د ماډل انتخاب د دې ډاډ ترلاسه کولو کې مرسته کوي چې غوره شوي الګوریتم د دې وړتیا لري چې لاندې نمونې په اغیزمنه توګه ونیسي.
دوهم، د ماډل انتخاب د غوره شوي الګوریتم د هایپر پارامیټرونو سره سمون لري. Hyperparameters د ترتیب کولو ترتیبات دي چې د الګوریتم چلند کنټرولوي او کولی شي د پام وړ فعالیت اغیزه وکړي. د مثال په توګه، په عصبي شبکه کې، د پټو پرتونو شمیر، د زده کړې کچه، او د بست اندازه د هایپر پارامیټرونو څخه دي چې باید په احتیاط سره وټاکل شي. په سیستماتیک ډول د هایپرپرامیټرونو مختلف ترکیبونو سپړلو سره ، د ماډل انتخاب د مطلوبو ترتیباتو موندلو کې مرسته کوي چې په ورکړل شوي ډیټا کې د ماډل فعالیت اعظمي کوي.
سربیره پردې ، د ماډل انتخاب د معلوماتو د ډیر فټینګ یا کم فټینګ مخنیوي کې مرسته کوي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه زده کړي ، شور او غیر متناسب نمونې نیول ، کوم چې د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو ضعیف عمومي کولو لامل کیږي. له بلې خوا، انډر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل خورا ساده وي او په ډیټا کې د اصلي نمونو په نیولو کې پاتې راشي. د ماډل انتخاب د اعتبار په سیټ کې د مختلف ماډلونو فعالیت ارزونه شامله ده، کوم چې د معلوماتو فرعي سیټ دی چې د روزنې لپاره نه کارول کیږي. د داسې ماډل په غوره کولو سره چې د اعتبار سیټ کې ښه فعالیت ترلاسه کوي ، موږ کولی شو د ډیر فټینګ یا کم فټینګ خطر کم کړو او نوي ډیټا ته د عمومي کولو لپاره د ماډل وړتیا ښه کړو.
سربیره پردې ، د ماډل انتخاب د دوی د فعالیت میټریکونو پراساس د مختلف ماډلونو پرتله کولو وړ کوي. دا میټریکونه کمیتي اقدامات چمتو کوي چې ماډل څومره ښه فعالیت کوي، لکه دقت، دقیقیت، یادول، یا د F1 سکور. د مختلف ماډلونو فعالیت پرتله کولو سره، موږ کولی شو هغه ماډل وپیژنو چې د ځانګړي ستونزې لپاره غوره پایلې ترلاسه کوي. د مثال په توګه، د بائنری ډلبندۍ ستونزه کې، که هدف د غلط مثبتونو کمول وي، موږ ممکن یو ماډل غوره کړو چې لوړ دقیق نمرې ولري. د ماډل انتخاب موږ ته اجازه راکوي چې د ځانګړو اړتیاو او په لاس کې د ستونزې محدودیتونو پراساس باخبره پریکړې وکړو.
د دې ګټو سربیره، د ماډل انتخاب د کمپیوټري سرچینو او وخت په ښه کولو کې هم مرسته کوي. د ډیری ماډلونو روزنه او ارزونه د کمپیوټري پلوه ګران او وخت مصرف کیدی شي. د ارزونې او پرتله کولو لپاره په دقت سره د ماډلونو فرعي سیټ غوره کولو سره ، موږ کولی شو کمپیوټري بار کم کړو او زموږ سرچینې په خورا امید لرونکي انتخابونو تمرکز وکړو.
د ماډل انتخاب د ماشین زده کړې پروژې کې یو مهم ګام دی چې د خورا مناسب الګوریتم او هایپر پارامیټرونو په غوره کولو سره د دوی بریا کې مرسته کوي ، د ډیر فټینګ یا کم فټینګ مخه نیسي ، د فعالیت میټریک پرتله کول ، او د کمپیوټري سرچینو اصلاح کول. د دې فکتورونو په پام کې نیولو سره، موږ کولی شو د موډلونو دقت، اعتبار، او عمومي کولو وړتیاوو ته وده ورکړو، چې د مصنوعي استخباراتو په مختلفو غوښتنلیکونو کې د غوره پایلو المل ګرځي.
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