د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې ماډلونه، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، د زده کړې پروسې غوره کولو او د وړاندوینو دقت ښه کولو لپاره د مختلف الګوریتمونو کارول شامل دي. یو ورته الګوریتم د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم دی.
ګریډینټ بوسټینګ د زده کړې یو پیاوړی میتود دی چې ډیری ضعیف زده کونکي سره یوځای کوي ، لکه د پریکړې ونې ، د قوي وړاندوینې ماډل رامینځته کولو لپاره. دا په تکراري ډول د نوي ماډلونو روزلو سره کار کوي چې د تیرو ماډلونو لخوا رامینځته شوي غلطیو باندې تمرکز کوي ، په تدریجي ډول عمومي غلطي کموي. دا پروسیجر تر هغه وخته پورې تکرار کیږي چې د قناعت وړ دقت ترلاسه شي.
د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم په کارولو سره د ماډل روزلو لپاره ، څو مرحلې باید تعقیب شي. لومړی، ډیټاسیټ باید د روزنې سیټ او د اعتبار سیټ کې ویشلو سره چمتو شي. د روزنې سیټ د ماډل روزنې لپاره کارول کیږي، پداسې حال کې چې د اعتبار سیټ د فعالیت ارزولو او اړین سمونونو لپاره کارول کیږي.
بیا، د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم د روزنې سیټ کې پلي کیږي. الګوریتم ډیټا ته د لومړني ماډل په فټ کولو سره پیل کیږي. بیا ، دا د دې ماډل لخوا رامینځته شوي غلطۍ محاسبه کوي او د نوي ماډل روزنې لپاره یې کاروي چې د دې غلطیو کمولو تمرکز کوي. دا پروسه د یو مشخص شمیر تکرارونو لپاره تکرار کیږي، د هر نوي ماډل سره د پخوانیو ماډلونو غلطۍ کموي.
د روزنې پروسې په جریان کې، دا مهمه ده چې د ماډل فعالیت غوره کولو لپاره د هایپر پارامیټرونو سره سمون ومومي. Hyperparameters د الګوریتم مختلف اړخونه کنټرولوي، لکه د زده کړې کچه، د تکرار شمیر، او د ضعیف زده کونکو پیچلتیا. د دې هایپر پیرامیټرونو تنظیم کول د ماډل پیچلتیا او عمومي کولو ترمینځ غوره توازن موندلو کې مرسته کوي.
یوځل چې د روزنې پروسه بشپړه شي ، روزل شوي ماډل د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي. ماډل د روزنې سیټ څخه زده کړل او باید وکوالی شي خپل وړاندوینې نوي مثالونو ته عمومي کړي.
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې ماډلونه، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، د الګوریتمونو کارول شامل دي لکه د ګریډینټ بوسټینګ په تکراري ډول د ماډلونو روزلو لپاره چې غلطۍ کموي او د وړاندوینې دقت ته وده ورکوي. د موډل د فعالیت د ښه کولو لپاره د هایپر پارامیټرونو تنظیم کول مهم دي. روزل شوی ماډل بیا د نوي معلوماتو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- 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؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ