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
یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
یو ګرم کوډ کول یو تخنیک دی چې د ماشین زده کړې او ډیټا پروسس کولو کې کارول کیږي ترڅو د بائنری ویکتورونو په توګه د کټګوري متغیرونو استازیتوب وکړي. دا په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د الګوریتمونو سره کار کوي چې نشي کولی په مستقیم ډول کټګوري ډاټا اداره کړي، لکه ساده او ساده اټکل کونکي. په دې ځواب کې، موږ به د یو ګرم کوډ کولو مفهوم وپلټو، د هغې هدف، او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
TensorFlow څنګه نصب کړئ؟
TensorFlow د ماشین زده کړې لپاره د خلاصې سرچینې مشهور کتابتون دی. د دې نصبولو لپاره تاسو لومړی د Python نصبولو ته اړتیا لرئ. مهرباني وکړئ په پام کې ونیسئ چې مثالي Python او TensorFlow لارښوونې یوازې د ساده او ساده اټکل کونکو لپاره د خلاصې حوالې په توګه کار کوي. د TensorFlow 2.x نسخې کارولو په اړه تفصيلي لارښوونې به په راتلونکو موادو کې تعقیب شي. که تاسو غواړئ
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
ایا ژوره زده کړه د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي؟
ژوره زده کړه په حقیقت کې د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي. ژوره زده کړه د ماشین زده کړې فرعي ساحه ده چې د څو پرتونو سره د مصنوعي عصبي شبکو روزنې باندې تمرکز کوي، چې د ژور عصبي شبکو په نوم هم پیژندل کیږي. دا شبکې د دې لپاره ډیزاین شوي چې د ډیټا درجه بندي نمایندګي زده کړي، دوی فعالوي
ایا دا سمه ده چې د w او b پیرامیټونو تازه کولو پروسې ته د ماشین زده کړې روزنیز مرحله ووایاست؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې د روزنې مرحله د پیرامیټونو تازه کولو پروسې ته اشاره کوي، په ځانګړې توګه د روزنې پړاو په جریان کې د ماډل وزن (w) او تعصب (b). دا پیرامیټونه خورا مهم دي ځکه چې دوی د وړاندوینې په کولو کې د ماډل چلند او تاثیر ټاکي. له همدې امله، دا په حقیقت کې د بیان لپاره سمه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
ایا د ګوګل د TensorFlow چوکاټ د ماشین زده کړې ماډلونو په پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کوي (د مثال په توګه د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کول)؟
د ګوګل ټینسر فلو چوکاټ واقعیا پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کړي ، د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کولو ته اجازه ورکوي. دا خصوصیت د تولید او کارولو اسانتیا له مخې د پام وړ ګټه چمتو کوي ، ځکه چې دا د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو پروسه ساده کوي. یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي