ایا د پرمختللي لټون وړتیاوې د ماشین زده کړې کارولو قضیه ده؟
د پرمختللي لټون وړتیاوې په حقیقت کې د ماشین زده کړې (ML) د کارونې مهم قضیه ده. د ماشین زده کړې الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو د معلوماتو دننه نمونې او اړیکې وپیژني ترڅو وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په واضح ډول برنامه شي. د پرمختللي لټون وړتیاو په شرایطو کې، د ماشین زده کړه کولی شي د لا زیاتو اړوندو او دقیقو چمتو کولو سره د لټون تجربه د پام وړ وده وکړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
ایا د بیچ اندازه، د دورې او ډیټاسیټ اندازه ټول هایپر پارامیټرونه دي؟
د بست اندازه، د دورې، او ډیټاسیټ اندازه په حقیقت کې د ماشین زده کړې کې مهم اړخونه دي او معمولا د هایپرپرامیټرونو په توګه ویل کیږي. د دې مفکورې د پوهیدو لپاره، راځئ چې هر یو په انفرادي توګه وګورو. د بست اندازه: د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل وزن د روزنې په جریان کې تازه شي. دا لوبه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
ایا یو غیر څارل شوی ماډل روزنې ته اړتیا لري که څه هم دا لیبل شوي ډاټا نلري؟
د ماشین زده کړې کې یو غیر څارل شوی ماډل د روزنې لپاره لیبل شوي ډیټا ته اړتیا نلري ځکه چې دا هدف د مخکې ټاکل شوي لیبل پرته په ډیټا کې نمونې او اړیکې موندل دي. که څه هم په غیر څارل شوي زده کړه کې د لیبل شوي ډیټا کارول شامل ندي، ماډل لاهم اړتیا لري د روزنې پروسې څخه تیر شي ترڅو د معلوماتو اصلي جوړښت زده کړي.
د هایپرپرامیټر ټونینګ ډولونه کوم دي؟
د هایپر پارامیټر ټوننګ د ماشین زده کړې پروسې کې یو مهم ګام دی ځکه چې پدې کې د ماډل د هایپر پارامیټرونو لپاره د غوره ارزښتونو موندل شامل دي. Hyperparameters هغه پیرامیټونه دي چې د معلوماتو څخه زده شوي ندي، بلکه د کارونکي لخوا د ماډل روزنې دمخه تنظیم شوي. دوی د زده کړې الګوریتم چلند کنټرولوي او کولی شي د پام وړ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
د هایپرپرامیټر ټونینګ ځینې مثالونه څه دي؟
د هایپرپرامیټر ټوننګ د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او اصلاح کولو پروسې کې یو مهم ګام دی. پدې کې د پیرامیټونو تنظیم کول شامل دي چې پخپله د ماډل لخوا نه زده شوي، بلکه د روزنې دمخه د کارونکي لخوا ټاکل شوي. دا پیرامیټونه د پام وړ د ماډل فعالیت او چلند اغیزه کوي، او د غوره ارزښتونو موندلو لپاره
ایا دا سمه ده چې ابتدايي ډیټاسیټ په دریو اصلي فرعي سیټونو ویشل کیدی شي: د روزنې سیټ، د اعتبار سیټ (د سم ټون پیرامیټونو لپاره)، او د ازموینې سیټ (په نه لیدل شوي ډیټا کې د فعالیت چک کول)؟
دا واقعیا سمه ده چې د ماشین زده کړې لومړني ډیټاسیټ په دریو اصلي فرعي برخو ویشل کیدی شي: د روزنې سیټ ، د اعتبار سیټ ، او د ازموینې سیټ. دا فرعي سیټونه د ماشین زده کړې کاري فلو کې ځانګړي اهدافو ته خدمت کوي او د ماډلونو رامینځته کولو او ارزونې کې مهم رول لوبوي. د روزنې سیټ ترټولو لوی فرعي سیټ دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
د ML ټونینګ پیرامیټونه او هایپر پارامیټرونه څنګه یو له بل سره تړاو لري؟
د ټونینګ پیرامیټرې او هایپرپرامیټرونه د ماشین زده کړې په برخه کې اړوند مفکورې دي. د ټونینګ پیرامیټونه د ماشین زده کړې ځانګړي الګوریتم ته ځانګړي دي او د روزنې پرمهال د الګوریتم چلند کنټرول لپاره کارول کیږي. له بلې خوا، هایپرپرامیټرونه هغه پیرامیټونه دي چې د معلوماتو څخه نه زده شوي مګر د معلوماتو څخه مخکې ټاکل شوي.
ایا د ډیټا په مقابل کې د ML ماډل ازموینه چې دمخه د ماډل روزنې کې کارول کیدی شي د ماشین زده کړې کې د مناسب ارزونې مرحله ده؟
د ماشین زده کړې کې د ارزونې مرحله یو مهم ګام دی چې د ډیټا په وړاندې د ماډل ازموینه پکې شامله ده ترڅو د هغې فعالیت او اغیزمنتوب ارزونه وکړي. کله چې د ماډل ارزونه کول، دا عموما سپارښتنه کیږي چې هغه معلومات وکاروئ چې د روزنې مرحلې په جریان کې د ماډل لخوا ندي لیدل شوي. دا د بې طرفه او باوري ارزونې پایلو ډاډ ترلاسه کولو کې مرسته کوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
کوم ML الګوریتم د ډیټا سند پرتله کولو لپاره د ماډل روزنې لپاره مناسب دی؟
یو الګوریتم چې د ډیټا سند پرتله کولو لپاره د ماډل روزنې لپاره مناسب دی د کوزین ورته والی الګوریتم دی. د کوزین ورته والی د یو داخلي محصول ځای د دوه غیر صفر ویکتورونو تر مینځ د ورته والي اندازه ده چې د دوی تر مینځ د زاویې کوزین اندازه کوي. د سند پرتله کولو په شرایطو کې، دا د ټاکلو لپاره کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
لوی ژبني ماډلونه څه دي؟
لوی ژبني ماډلونه د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د پام وړ پرمختګ دی او د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) او ماشین ژباړې په ګډون په مختلفو غوښتنلیکونو کې شهرت ترلاسه کړی. دا ماډلونه د روزنې ډیټا او پرمختللي ماشین زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د انسان په څیر متن پوهیدو او رامینځته کولو لپاره ډیزاین شوي. په دې ځواب کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
- 1
- 2