د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول د ماشین زده کړې ماډلونو د اغیزمنې روزنې لپاره خورا مهم دي. یو ښه چمتو شوی ډیټاسیټ ډاډ ورکوي چې ماډل کولی شي په مؤثره توګه زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. پدې پروسه کې ډیری کلیدي مرحلې شاملې دي، پشمول د معلوماتو راټولول، د معلوماتو پاکول، د معلوماتو دمخه پروسس کول، او د معلوماتو زیاتوالی.
لومړی، د معلوماتو راټولول خورا مهم دي ځکه چې دا د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره بنسټ چمتو کوي. د راټول شوي معلوماتو کیفیت او مقدار مستقیم د ماډلونو فعالیت اغیزه کوي. دا اړینه ده چې یو متنوع او نمایشي ډیټاسایټ راټول کړئ چې په لاس کې د ستونزې ټولې ممکنه سناریوګانې او تغیرات پوښي. د مثال په توګه، که موږ د لاس لیکل شوي عددونو پیژندلو لپاره ماډل روزنه ورکوو، په ډیټاسیټ کې باید د لاسي لیکلو ډولونو پراخه لړۍ، د لیکلو مختلف وسایل، او مختلف پس منظرونه شامل وي.
یوځل چې معلومات راټول شي ، دا باید پاک شي ترڅو هر ډول تضادونه ، خطاګانې یا بهر لرې کړي. د معلوماتو پاکول دا یقیني کوي چې ماډلونه د شور یا غیر اړونده معلوماتو لخوا نه اغیزمن کیږي، کوم چې کولی شي د غلط وړاندوینې لامل شي. د مثال په توګه، په ډیټا سیټ کې چې د پیرودونکو بیاکتنې لري، د نقل شوي ننوتلو لرې کول، د املا غلطۍ سمول، او د ورک شوي ارزښتونو اداره کول د لوړ کیفیت ډاټا ډاډمن کولو لپاره اړین ګامونه دي.
د معلوماتو پاکولو وروسته، د پروسس کولو تخنیکونه پلي کیږي ترڅو ډاټا د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره مناسبه بڼه بدل کړي. پدې کې ممکن د ځانګړتیاوو اندازه کول، د کټګوري متغیرونو کوډ کول، یا د معلوماتو نورمال کول شامل وي. مخکې پروسس کول ډاډ ورکوي چې ماډل کولی شي په مؤثره توګه د معلوماتو څخه زده کړي او معنی لرونکي وړاندوینې وکړي. د مثال په توګه، په ډیټاسیټ کې چې عکسونه لري، د پروسس کولو تخنیکونه لکه د بیا کولو، کرپ کولو، او د پکسل ارزښتونو نورمال کولو لپاره اړین دي چې د ماډل لپاره ان پټ معیاري کړي.
د پاکولو او دمخه پروسس کولو سربیره ، د ډیټا د اندازې او تنوع لوړولو لپاره د ډیټا لوړولو تخنیکونه پلي کیدی شي. د معلوماتو زیاتوالی د موجوده ډیټا لپاره د تصادفي بدلونونو پلي کولو سره د نوي نمونو رامینځته کول شامل دي. دا د ماډلونو سره مرسته کوي چې ښه عمومي کړي او د ریښتیني نړۍ ډیټا کې د تغیراتو اداره کولو وړتیا ته وده ورکړي. د مثال په توګه، د انځور د ډلبندۍ په دنده کې، د معلوماتو د لوړولو تخنیکونه لکه گردش، ژباړه، او فلیپ کول کارول کیدی شي د مختلف تمایلاتو او لیدونو سره د اضافي روزنې مثالونه رامینځته کړي.
د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول د ډیر فټینګ څخه مخنیوي کې هم مرسته کوي، کوم چې هغه وخت رامینځته کیږي کله چې ماډلونه د اصلي نمونو زده کولو پرځای د روزنې ډیټا حفظ کوي. د دې ډاډ ترلاسه کولو سره چې ډیټاسیټ نمایندګي او متنوع دي، ماډلونه لږ احتمال لري چې ډیر مناسب وي او کولی شي د نه لیدل شوي معلوماتو لپاره ښه عمومي کړي. د تنظیم کولو تخنیکونه، لکه د وتلو او L1/L2 منظم کول، د ډیټاسیټ چمتو کولو سره په ګډه هم کارول کیدی شي ترڅو د ډیر فټینګ مخه ونیسي.
د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول د ماشین زده کړې ماډلونو د اغیزمنې روزنې لپاره خورا مهم دي. پدې کې د متنوع او نمایشي ډیټا سیټ راټولول شامل دي ، د متناسباتو لرې کولو لپاره د معلوماتو پاکول ، د معلوماتو دمخه پروسس کول ترڅو دا په مناسب شکل بدل کړي ، او د اندازې او تنوع زیاتولو لپاره ډیټا لوړوي. دا مرحلې ډاډ ترلاسه کوي چې ماډل کولی شي په مؤثره توګه زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي، پداسې حال کې چې د ډیر فټینګ مخه نیسي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ