د ماشین زده کړې (ML) کې د ستونزې تعریف کول په داسې طریقه چې د ML تخنیکونو په کارولو سره حل کیدی شي په لاس کې د دندې رامینځته کولو لپاره یو سیسټمیک چلند شامل دی. دا پروسه خورا مهمه ده ځکه چې دا د ټول ML پایپ لاین بنسټ کېږدي، د معلوماتو راټولولو څخه د ماډل روزنې او ارزونې پورې. په دې ځواب کې، موږ به په ML کې د یوې ستونزې تعریف کولو لپاره د الګوریتمیک ګامونه په ګوته کړو، یو مفصل او هراړخیز توضیحات چمتو کړو.
1. هدف وپیژنئ:
لومړی ګام دا دی چې د ML ستونزې هدف په روښانه توګه تعریف کړئ. پدې کې د مطلوب پایلې یا وړاندوینې پوهیدل شامل دي چې د ML ماډل باید چمتو کړي. د مثال په توګه، د سپیم بریښنالیک ډلبندۍ دنده کې، هدف کیدای شي په سمه توګه بریښنالیکونه د سپیم یا غیر سپیم په توګه طبقه بندي کړي.
2. ستونزه جوړه کړئ:
کله چې هدف وپیژندل شي، ستونزه باید جوړه شي. پدې کې د ML ستونزې ډول ټاکل شامل دي، کوم چې کولی شي په لاندې کټګوریو کې راشي:
a. څارل شوي زده کړه: که لیبل شوي ډاټا شتون ولري، ستونزه د څارنې زده کړې دندې په توګه ټاکل کیدی شي. پدې کې د روزنې ډیټاسیټ پراساس د ان پټ متغیرونو سیټ څخه د محصول متغیر وړاندوینه شامله ده. د مثال په توګه، د ځای، اندازې، او د خونو شمیر په څیر د ځانګړتیاوو پراساس د کور قیمتونو وړاندوینه.
ب. غیر څارل شوي زده کړه: که یوازې غیر لیبل شوي ډاټا شتون ولري، ستونزه د غیر څارل شوي زده کړې دندې په توګه رامینځته کیدی شي. دلته هدف دا دی چې پرته له کوم مخکینۍ تعریف شوي محصول متغیر ډاټا کې نمونې یا جوړښتونه ومومئ. د کلستر کولو الګوریتمونه، لکه K-means، د ورته ډیټا پوائنټونو سره یوځای کولو لپاره کارول کیدی شي.
ج. د پیاوړتیا زده کړه: د پیاوړتیا زده کړې کې، یو اجنټ زده کوي چې د چاپیریال سره اړیکه ونیسي ترڅو د انعام سیګنال اعظمي کړي. ستونزه د مارکوف پریکړې پروسې (MDP) په توګه رامینځته شوې ، چیرې چې اجنټ د اوسني حالت پراساس عمل کوي او د انعامونو په توګه فیډبیک ترلاسه کوي. په مثالونو کې د لوبو لوبولو یا د روبوټونو کنټرول لپاره د اجنټ روزنه شامله ده.
3. د ننوتلو او محصول تعریف کړئ:
بیا، دا مهمه ده چې د ML ستونزې لپاره د ننوتلو او محصول متغیر تعریف کړئ. پدې کې د ځانګړتیاوو یا ځانګړتیاوو مشخص کول شامل دي چې د ML ماډل او هدف متغیر ته د معلوماتو په توګه کارول کیږي چې ماډل یې باید وړاندوینه وکړي. د مثال په توګه، د احساساتو تحلیلي دنده کې، ان پټ کیدای شي د متن سند وي، پداسې حال کې چې محصول د احساساتو لیبل دی (مثبت، منفي، یا غیر جانبدار).
4. د معلوماتو راټولول او پری پروسس کول:
ډاټا په ML کې مهم رول لوبوي، او دا اړینه ده چې د ستونزې لپاره مناسب ډیټاسیټ راټول کړئ. پدې کې د اړونده معلوماتو راټولول شامل دي چې د ریښتینې نړۍ سناریو نمایندګي کوي چې ماډل به پکې ځای په ځای شي. ډاټا باید متنوع وي، نمایندګي وکړي او د ممکنه معلوماتو او محصولاتو پراخه لړۍ پوښي.
یوځل چې ډاټا راټول شي، د ML الګوریتم لپاره مناسبه بڼه کې ډاټا پاکولو او بدلولو لپاره د پروسس کولو ګامونه باید ترسره شي. پدې کې کیدای شي د نقلونو لرې کول، د ورک شوي ارزښتونو اداره کول، د ځانګړتیاوو نورمال کول، او د کټګوري متغیرونو کوډ کول شامل وي.
5. ډیټاسیټ تقسیم کړئ:
د ML ماډل فعالیت ارزولو لپاره، دا اړینه ده چې ډیټاسیټ په روزنې، اعتبار، او ازموینې سیټونو ویشل شي. د روزنې سیټ د ماډل روزلو لپاره کارول کیږي ، د اعتبار سیټ د هایپرپرامیټرونو ټون کولو او مختلف ماډلونو ارزولو لپاره کارول کیږي ، او د ازموینې سیټ د ټاکل شوي ماډل وروستي فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. د معلوماتو ویش باید په احتیاط سره ترسره شي ترڅو په هره سیټ کې د نمایندګۍ نمونې ډاډمن شي.
6. یو ML الګوریتم غوره کړئ:
د ستونزې جوړونې او د معلوماتو ډول پراساس، یو مناسب ML الګوریتم باید غوره شي. دلته مختلف الګوریتمونه شتون لري، لکه د پریکړې ونې، د ملاتړ ویکتور ماشینونه، عصبي شبکې، او د یوځای کولو میتودونه. د الګوریتم انتخاب په فکتورونو پورې اړه لري لکه د ستونزې پیچلتیا، شته کمپیوټري سرچینې، او د تفسیر اړتیاوې.
7. د ماډل روزنه او ارزونه:
یوځل چې الګوریتم غوره شي، ماډل باید د روزنې ډیټاسیټ په کارولو سره روزل شي. د روزنې په جریان کې، ماډل په ډاټا کې اصلي نمونې او اړیکې زده کوي. د روزنې وروسته، ماډل د خپل فعالیت ارزولو لپاره د اعتبار ټاکلو په کارولو سره ارزول کیږي. میټریکونه لکه دقت، دقیقیت، یادولو، او F1 سکور د ماډل فعالیت اندازه کولو لپاره کارول کیدی شي.
8. ښه ترکیب او اصلاح کول:
د فعالیت ارزونې پراساس، ماډل ممکن سم او غوره کولو ته اړتیا ولري. پدې کې د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره د هایپر پارامیټرونو تنظیم کول شامل دي ، لکه د زده کړې نرخ ، منظم کول ، یا د شبکې جوړښت. تخنیکونه لکه کراس تایید او د ګریډ لټون د غوره هایپرپرامیټرونو موندلو لپاره کارول کیدی شي.
9. ازموینه او ځای پرځای کول:
یوځل چې ماډل ښه تنظیم او مطلوب شي ، نو اړتیا ده چې د وروستي فعالیت ارزونې ترلاسه کولو لپاره د ټیسټ ډیټاسیټ په کارولو سره ازموینه وشي. که چیرې ماډل د مطلوب فعالیت معیارونه پوره کړي ، نو دا د تولید چاپیریال کې ځای په ځای کیدی شي ترڅو د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې وکړي. د موډل څارنه او تازه کول ممکن د دوامدار فعالیت ډاډ ترلاسه کولو لپاره اړین وي.
په ML کې د ستونزې تعریف کول یو سیسټمیک الګوریتمیک چلند لري چې پکې د هدف پیژندل ، د ستونزې رامینځته کول ، د ننوتلو او محصول تعریف کول ، د ډیټا راټولول او دمخه پروسس کول ، د ډیټا سیټ ویشل ، د ML الګوریتم غوره کول ، د ماډل روزنه او ارزونه شامل دي. اصلاح کول، او په پای کې د ماډل ازموینه او ځای پرځای کول.
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