د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې ماډل کې د وختونو شمیر او د وړاندوینې دقت ترمینځ اړیکه یو مهم اړخ دی چې د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا باندې د پام وړ اغیزه کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې یو بشپړ پاس ته اشاره کوي. پدې پوهیدل چې څنګه د وختونو شمیر د وړاندوینې دقت اغیزه کوي اړینه ده
ایا د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر زیاتول د حافظې خطر زیاتوي چې د ډیر فټینګ لامل کیږي؟
د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر ډیرول واقعیا د حافظې لوړ خطر رامینځته کولی شي ، په بالقوه توګه د ډیر فټینګ لامل کیږي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې توضیحات او شور تر هغه حده زده کړي چې دا په نه لیدل شوي ډیټا کې د ماډل فعالیت باندې منفي اغیزه کوي. دا یوه عامه ستونزه ده
په څو ګرم کوډ شوي صف کې د ID کلمې اهمیت څه دی او دا په بیاکتنه کې د کلمو شتون یا نشتوالي سره څنګه تړاو لري؟
په څو-هټ کوډ شوي صف کې د ID کلمه په بیاکتنه کې د کلمو شتون یا نشتوالي استازیتوب کولو کې خورا مهم اهمیت لري. د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو په شرایطو کې، لکه د احساساتو تحلیل یا د متن طبقه بندي، د څو ګرم کوډ شوی سرې د متن ډیټا نمایندګۍ لپاره یو عام کارول شوی تخنیک دی. د دې کوډ کولو سکیم کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د فلم بیاکتنې په څو ګرم کوډ شوي صف کې د بدلولو هدف څه دی؟
د فلم بیاکتنې په څو ګرم کوډ شوي صف کې بدلول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې ماډلونو کې د ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزو حل کولو شرایطو کې. پدې تخنیک کې د متني فلم بیاکتنې په عددي نمایندګۍ بدلول شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا کارول کیدی شي ، په ځانګړي توګه هغه چې په کارولو سره پلي کیږي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د روزنې او اعتبار له لاسه ورکولو شرایطو کې د اضافي فټینګ څنګه لیدل کیدی شي؟
ډیر فټینګ د ماشین زده کړې ماډلونو کې یوه عامه ستونزه ده ، پشمول هغه چې د TensorFlow په کارولو سره رامینځته شوي. دا واقع کیږي کله چې یو ماډل خورا پیچلی شي او د اصلي نمونو زده کولو پرځای د روزنې ډیټا یادول پیل کړي. دا د ضعیف عمومي کولو او لوړ روزنې دقت لامل کیږي ، مګر د اعتبار ټیټ درستیت. د روزنې او اعتبار له لاسه ورکولو شرایطو کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د انډر فټینګ مفهوم تشریح کړئ او ولې دا د ماشین زده کړې ماډلونو کې پیښیږي.
انډر فټینګ یوه پدیده ده چې د ماشین زده کړې ماډلونو کې پیښیږي کله چې ماډل په ډیټا کې موجود اصلي نمونې او اړیکې په نیولو کې پاتې راشي. دا د لوړ تعصب او ټیټ توپیر لخوا مشخص شوی، په پایله کې یو ماډل چې د ډیټا پیچلتیا په سمه توګه استازیتوب کولو لپاره خورا ساده دی. په دې وضاحت کې، موږ به
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې ماډلونو کې اوور فټینګ څه شی دی او دا څنګه پیژندل کیدی شي؟
ډیر فټینګ د ماشین زده کړې ماډلونو کې یوه عامه ستونزه ده چې پیښیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه ترسره کوي مګر په نه لیدل شوي ډیټا کې ښه عمومي کولو کې پاتې راځي. په بل عبارت، ماډل د روزنې ډیټا کې د شور یا تصادفي بدلونونو په نیولو کې خورا تخصص کیږي ، د دې پرځای چې د اصلي نمونو زده کړي یا