د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې په ډګر کې، د مناسب الګوریتم انتخاب د هرې پروژې بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. کله چې ټاکل شوی الګوریتم د یوې ځانګړې دندې لپاره مناسب نه وي، دا کولی شي د فرعي غوره پایلو، د کمپیوټري لګښتونو زیاتوالي، او د سرچینو غیر موثر استعمال لامل شي. نو ځکه، دا اړینه ده چې د سم الګوریتم انتخاب ډاډمن کولو لپاره یو سیسټمیک چلند ولرئ یا یو ډیر مناسب سره سمون ومومي.
د الګوریتم مناسبیت ټاکلو لپاره یو له لومړنیو میتودونو څخه د بشپړې تجربې او ارزونې ترسره کول دي. پدې کې د ډیټاسیټ مختلف الګوریتمونو ازموینه شامله ده او د مخکینۍ تعریف شوي میټریکونو پراساس د دوی فعالیت پرتله کول شامل دي. د ځانګړو معیارونو په وړاندې د الګوریتمونو ارزولو سره لکه دقت، سرعت، توزیع، تفسیر، او پیاوړتیا، یو څوک کولی شي هغه الګوریتم وپیژني چې په لاس کې د دندې اړتیاوو سره سمون لري.
سربیره پردې ، دا اړینه ده چې د ستونزې ډومین او د معلوماتو ځانګړتیاو ښه پوهه ولرئ. مختلف الګوریتمونه مختلف انګیرنې لري او د ځانګړو شرایطو لاندې ښه کار کولو لپاره ډیزاین شوي. د مثال په توګه، د پریکړې ونې د هغو دندو لپاره مناسب دي چې کټګوري ډیټا او غیر خطي اړیکې پکې شامل وي، پداسې حال کې چې خطي ریګریشن د هغو دندو لپاره ډیر مناسب دی چې دوامداره تغیرات او خطي اړیکې پکې شامل وي.
په هغه حالتونو کې چې ټاکل شوی الګوریتم د قناعت وړ پایلې نه ورکوي، د یو ډیر مناسب انتخاب لپاره ډیری طریقې غوره کیدی شي. یو عام ستراتیژي د یوځای کولو میتودونو څخه ګټه پورته کول دي، کوم چې د فعالیت ښه کولو لپاره ډیری الګوریتمونه سره یوځای کوي. تخنیکونه لکه د بسته بندي کول، وده کول، او سټیک کول د ډیرو قوي ماډلونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي چې انفرادي الګوریتمونه غوره کوي.
برسیره پردې، د هایپرپرامیټر ټوننګ کولی شي د الګوریتم فعالیت ښه کولو کې مرسته وکړي. د ګریډ لټون یا تصادفي لټون په څیر تخنیکونو له لارې د الګوریتم د هایپر پیرامیټرونو تنظیم کولو سره ، یو څوک کولی شي ماډل ښه کړي ترڅو غوره پایلې ترلاسه کړي. د هایپرپرامیټر ټوننګ د ماشین زده کړې ماډل پراختیا کې یو مهم ګام دی او کولی شي د الګوریتم فعالیت باندې د پام وړ اغیزه وکړي.
سربیره پردې ، که چیرې ډیټاسیټ غیر متوازن وي یا شور وي ، د پروسس کولو دمخه تخنیکونه لکه د ډیټا پاکول ، فیچر انجینري ، او بیا نمونه کول د الګوریتم فعالیت ښه کولو لپاره پلي کیدی شي. دا تخنیکونه د معلوماتو کیفیت لوړولو کې مرسته کوي او دا د غوره شوي الګوریتم لپاره ډیر مناسب کوي.
په ځینو حاالتو کې، دا ممکن اړین وي چې په بشپړ ډول مختلف الګوریتم ته لاړ شئ که چیرې اوسنی یو مطلوب اهداف پوره نه کړي. دا پریکړه باید د ستونزې اړتیاوو، د معلوماتو ځانګړتیاوو، او د اوسني الګوریتم محدودیتونو د بشپړ تحلیل پر بنسټ وي. دا اړینه ده چې د فعالیت، پیچلتیا، تشریح کولو، او کمپیوټري لګښتونو له مخې د مختلف الګوریتمونو ترمنځ د سوداګرۍ بندونه په پام کې ونیسئ.
د لنډیز کولو لپاره، د ماشین زده کړې کې د سم الګوریتم غوره کول د تجربې، ارزونې، ډومین پوهه، او د ستونزې درک کولو ترکیب ته اړتیا لري. د یو سیستماتیک چلند په تعقیب او د مختلف فکتورونو په پام کې نیولو سره لکه د الګوریتم فعالیت، د معلوماتو ځانګړتیاوې، او د ستونزو اړتیاوې، یو څوک کولی شي د یوې دندې لپاره د خورا مناسب الګوریتم انتخاب ډاډمن کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- 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؟
- 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؟
- TensorBoard څه شی دی؟
- TensorFlow څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ