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 دا ممکنه ده چې د خورا متغیر معلوماتو پراساس د وړاندوینې ماډل رامینځته کړئ؟ ایا د ماډل دقت د چمتو شوي معلوماتو مقدار لخوا ټاکل کیږي؟
د خورا متغیر معلوماتو پراساس د وړاندوینې ماډل رامینځته کول واقعیا د مصنوعي استخباراتو (AI) په ساحه کې ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې په ډګر کې ممکن دي. په هرصورت، د داسې ماډل دقت یوازې د چمتو شوي معلوماتو مقدار لخوا نه ټاکل کیږي. په دې ځواب کې، موږ به د دې بیان تر شا لاملونه وڅیړو
ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
په لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو عام عمل دی. په هرصورت، دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې د ډیټاسیټ اندازه کولی شي د روزنې پروسې په جریان کې ننګونې او احتمالي خنډونه رامینځته کړي. راځئ چې په خپل سري ډول لوی ډیټاسیټونو او د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې احتمال په اړه بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې یا طبقه بندي زده کړي. د غیر لیبل شوي ډیټا وړاندوینې ماډلونو ډیزاین څه شی پکې شامل دي؟
د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین ډیری کلیدي مرحلې او ملاحظات پکې شامل دي. بې لیبل شوي ډیټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې دمخه ټاکل شوي هدف لیبلونه یا کټګورۍ نلري. هدف د ماډلونو رامینځته کول دي چې کولی شي د موجوده څخه زده شوي نمونو او اړیکو پراساس نوي ، نه لیدل شوي ډاټا په سمه توګه وړاندوینه یا طبقه بندي کړي.
موږ څنګه کولی شو معلومات د تحلیل لپاره په فلوټ بڼه بدل کړو؟
د تحلیل لپاره په فلوټ فارمیټ کې د معلوماتو بدلول د ډیټا تحلیل ډیری دندو کې یو مهم ګام دی ، په ځانګړي توګه د مصنوعي استخباراتو او ژورې زده کړې په برخه کې. فلوټ، د فلوټینګ پوائنټ لپاره لنډ، د ډیټا ډول دی چې ریښتینې شمیرې د یوې برخې برخې سره استازیتوب کوي. دا د لسیزو شمیرو دقیق نمایش ته اجازه ورکوي او په عام ډول کارول کیږي
څنګه کولی شو د ژورې زده کړې ماډلونو کې د روزنې پرمهال د غیر ارادي درغلۍ مخه ونیسو؟
د ژورې زده کړې موډلونو کې د روزنې په جریان کې د غیر ارادي درغلۍ مخنیوی خورا مهم دی ترڅو د ماډل فعالیت بشپړتیا او دقت یقیني کړي. غیر ارادي درغلۍ هغه وخت رامینځته کیدی شي کله چې ماډل په ناڅاپي ډول د روزنې ډیټا کې د تعصب یا هنري اثارو څخه ګټه پورته کول زده کړي ، چې د غلط پایلو لامل کیږي. د دې مسلې د حل لپاره، ډیری ستراتیژۍ په کار ګمارل کیدی شي ترڅو د دې ستونزې کمولو لپاره
موږ څنګه د CNN لپاره د روزنې معلومات چمتو کوو؟ هغه ګامونه تشریح کړئ چې پکې شامل دي.
د Convolutional Neural Network (CNN) لپاره د روزنې ډیټا چمتو کول د غوره ماډل فعالیت او دقیق وړاندوینو ډاډ ترلاسه کولو لپاره ډیری مهم ګامونه شامل دي. دا پروسه خورا مهمه ده ځکه چې د روزنې ډیټا کیفیت او مقدار د CNN وړتیا خورا اغیزمنه کوي ترڅو نمونې زده کړي او عمومي کړي. په دې ځواب کې، موږ به هغه ګامونه وپلټئ چې په کې شامل دي
ولې دا مهمه ده چې د CNN روزنې پرمهال په بیلابیلو مرحلو کې د ان پټ ډیټا شکل وڅارئ؟
د Convolutional Neural Network (CNN) د روزنې په جریان کې په مختلفو مرحلو کې د ان پټ ډیټا شکل څارنه د ډیری دلیلونو لپاره خورا مهم دی. دا موږ ته اجازه راکوي چې ډاډ ترلاسه کړو چې ډاټا په سمه توګه پروسس کیږي، د احتمالي مسلو په تشخیص کې مرسته کوي، او د شبکې فعالیت ښه کولو لپاره د باخبره پریکړو کولو کې مرسته کوي. په
ولې دا مهمه ده چې د CNN روزنې دمخه ډیټاسیټ پری پروسس کړئ؟
د Convolutional Neural Network (CNN) روزنې دمخه د ډیټاسیټ دمخه پروسس کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دی. د مختلف پری پروسس کولو تخنیکونو په ترسره کولو سره، موږ کولی شو د CNN ماډل کیفیت او اغیزمنتوب ته وده ورکړو، چې د ښه دقت او فعالیت لامل کیږي. دا هراړخیز توضیحات به هغه لاملونه روښانه کړي چې ولې د ډیټاسیټ دمخه پروسس کول خورا مهم دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د پیټرچ سره کاونیت ته معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې موږ اړتیا لرو چې عکسونه د شبکې له لارې تیرولو دمخه فلیټ کړو؟
د عصبي شبکې له لارې تیرولو دمخه د عکسونو فلیټ کول د عکس ډیټا دمخه پروسس کولو کې یو مهم ګام دی. پدې پروسه کې د دوه اړخیز عکس بدلول په یو ابعادي صف کې شامل دي. د عکسونو د فلیټ کولو لومړنی دلیل دا دی چې د ان پټ ډیټا په داسې شکل بدل کړي چې د عصبي لخوا په اسانۍ پوهیدل او پروسس کیدی شي.