څنګه کولی شي د ماشین زده کړې کې تعصبونه کشف کړي او څنګه کولی شي د دې تعصب مخه ونیسي؟
د ماشین زده کړې ماډلونو کې د تعصبونو کشف کول د عادلانه او اخلاقي AI سیسټمونو ډاډ ترلاسه کولو یو مهم اړخ دی. تعصبات د ماشین زده کړې پایپ لاین له بیلابیلو مرحلو څخه رامینځته کیدی شي ، پشمول د معلوماتو راټولول ، دمخه پروسس کول ، د فیچر انتخاب ، د ماډل روزنه ، او ځای په ځای کول. د تعصبونو کشف کول د احصایوي تحلیلونو ، ډومین پوهه ، او انتقادي فکر ترکیب شامل دي. په دې ځواب کې، موږ
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 TensorBoard آنلاین کارول کیدی شي؟
هو، یو څوک کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو لیدو لپاره آنلاین ټینسربورډ وکاروي. TensorBoard یو پیاوړی لید وسیله ده چې د TensorFlow سره راځي، د ګوګل لخوا رامینځته شوی د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ. دا تاسو ته اجازه درکوي چې ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونو مختلف اړخونه تعقیب او لید کړئ ، لکه د ماډل ګرافونه ، د روزنې میټریکونه ، او سرایتونه. د دې په لیدلو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د موډل لید لپاره TensorBoard
په مثال کې کارول شوي د Iris ډیټا سیټ چیرته موندلی شي؟
د مثال په توګه کارول شوي د Iris ډیټاسیټ موندلو لپاره یو څوک کولی شي دې ته د UCI ماشین زده کړې ذخیره له لارې لاسرسی ومومي. د آیرس ډیټاسیټ د طبقه بندي دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې په عام ډول کارول شوی ډیټاسیټ دی ، په ځانګړي توګه په تعلیمي شرایطو کې د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونو ښودلو کې د دې سادگي او اغیزمنتوب له امله. د UCI ماشین
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
د تولید دمخه روزل شوي ټرانسفارمر (GPT) ماډل څه شی دی؟
د تولید دمخه روزل شوی ټرانسفارمر (GPT) د مصنوعي استخباراتو یو ډول ماډل دی چې د انسان په څیر متن د پوهیدو او رامینځته کولو لپاره غیر څارل شوي زده کړې کاروي. د GPT ماډلونه د متن ډیټا په پراخه کچه دمخه روزل شوي او د ځانګړو دندو لکه متن تولید ، ژباړه ، لنډیز ، او پوښتنې ځواب لپاره ښه تنظیم کیدی شي. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، په ځانګړې توګه دننه
ایا پیتون د ماشین زده کړې لپاره اړین دی؟
Python د ماشین زده کړې (ML) په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي برنامه ژبه ده چې د هغې سادگي ، استقامت او د ډیری کتابتونونو او چوکاټونو شتون له امله چې د ML دندې ملاتړ کوي. پداسې حال کې چې دا د ML لپاره د Python کارولو اړتیا نده، دا د ډیری متخصصینو او څیړونکو لخوا خورا سپارښتنه او غوره کیږي.
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 نیمه څارل شوي زده کړې ځینې مثالونه څه دي؟
نیمه څارل شوي زده کړه د ماشین زده کړې تمثیل دی چې د نظارت شوي زده کړې (چیرې چې ټول ډیټا لیبل شوي) او غیر څارل شوي زده کړې (چیرې چې هیڅ معلومات لیبل شوي ندي) تر مینځ راځي. په نیمه څارل شوي زده کړې کې، الګوریتم د لیبل شوي ډیټا د لږ مقدار او د لیبل شوي ډیټا لوی مقدار ترکیب څخه زده کوي. دا طریقه په ځانګړې توګه ګټوره ده کله چې ترلاسه کړئ
یو څوک څنګه پوهیږي کله چې د نظارت شوي او غیر څارل شوي روزنې کارول کیږي؟
نظارت شوی او نه څارل شوی زده کړه د ماشین زده کړې دوه بنسټیز ډولونه دي چې د معلوماتو د نوعیت او په لاس کې د دندې اهدافو پراساس جلا اهدافو ته خدمت کوي. د دې پوهیدل چې کله د نظارت شوي روزنې په مقابل کې د غیر نظارت شوي روزنې کارول د ماشین زده کړې مؤثره ماډلونو ډیزاین کولو کې خورا مهم دي. د دغو دوو لارو تر منځ انتخاب پورې اړه لري
څنګه یو څوک پوهیږي که یو ماډل په سمه توګه روزل شوی وي؟ ایا دقت یو کلیدي شاخص دی او ایا دا باید د 90٪ څخه پورته وي؟
دا معلومول چې ایا د ماشین زده کړې ماډل په سمه توګه روزل شوی د ماډل پراختیا پروسې یو مهم اړخ دی. پداسې حال کې چې دقت د ماډل د فعالیت ارزولو کې یو مهم میټریک (یا حتی کلیدي میټریک) دی، دا د ښه روزل شوي ماډل یوازینی شاخص ندی. د 90٪ څخه پورته دقت ترلاسه کول نړیوال ندي