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
موږ څنګه کولی شو د اصلاح کولو پروسه ساده کړو کله چې د ډیری احتمالي ماډل ترکیبونو سره کار وکړو؟
کله چې د مصنوعي هوښیارتیا په برخه کې د ډیری احتمالي ماډل ترکیبونو سره کار کول - د Python، TensorFlow او Keras سره ژوره زده کړه - TensorBoard - د TensorBoard سره اصلاح کول، دا اړینه ده چې د اصلاح کولو پروسه ساده کړئ ترڅو د اغیزمنې تجربې او ماډل انتخاب ډاډمن شي. پدې ځواب کې، موږ به مختلف تخنیکونه او ستراتیژۍ وپلټو
د ماشین زده کړې ماډل دقت په ښه کولو کې د هایپرپرامیټر ټونینګ رول څه دی؟
د هایپرپرامیټر ټوننګ د ماشین زده کړې ماډل دقت په ښه کولو کې مهم رول لوبوي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د هایپرپرامیټر ټونینګ د ماشین زده کړې پایپ لاین کې یو اړین ګام دی. پدې کې د ماډل د هایپرپرامیټرونو لپاره د غوره ارزښتونو غوره کولو پروسه شامله ده، کوم چې