ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
د ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه د ماډل ارزونې او د فعالیت ارزونې په شرایطو کې، د نمونې څخه بهر ضایع او د اعتبار ضایع کولو ترمنځ توپیر خورا مهم دی. د دې مفاهیمو پوهیدل د متخصصینو لپاره خورا مهم دي چې هدف یې د دوی د ژورې زده کړې ماډلونو اغیزمنتیا او عمومي کولو وړتیاوې درک کول دي. د دې شرایطو پیچلتیاو ته د رسیدو لپاره،
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
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.
ولې ارزونه د روزنې لپاره 80٪ او د ارزونې لپاره 20٪ ده مګر برعکس نه؟
د روزنې لپاره 80٪ وزن او د ماشین زده کړې په شرایطو کې ارزونې لپاره 20٪ وزن تخصیص د ډیری فکتورونو پراساس یو ستراتیژیک پریکړه ده. د دې توزیع هدف د زده کړې پروسې د ښه کولو او د ماډل د فعالیت دقیق ارزونه ډاډمن کولو ترمنځ توازن ساتل دي. پدې ځواب کې، موږ به د دې دلیلونو په اړه بحث وکړو
- 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
په ژورې زده کړې کې د ډیټا سیټونو روزنې او ازموینې لپاره د معلوماتو جلا کولو هدف څه دی؟
په ژورې زده کړې کې د ډیټا سیټونو روزنې او ازموینې لپاره د معلوماتو جلا کولو هدف د روزل شوي ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا ارزول دي. دا تمرین د دې لپاره اړین دی چې ارزونه وکړي چې ماډل د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه څومره ښه وړاندوینه کولی شي او د ډیر فټینګ مخه ونیسي ، کوم چې پیښیږي کله چې ماډل خورا تخصص شي.
موږ څنګه د ډیټا یوه برخه د وخت سلسلې ډیټا تحلیل لپاره د نمونې څخه بهر سیټ په توګه جلا کړو؟
د ژورې زده کړې تخنیکونو لکه تکراري عصبي شبکو (RNNs) په کارولو سره د وخت لړۍ ډیټا تحلیل ترسره کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د ډیټا یوه برخه د نمونې څخه بهر په توګه جلا کړئ. دا د نمونې څخه بهر سیټ د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه د روزل شوي ماډل د فعالیت او عمومي کولو وړتیا ارزولو لپاره خورا مهم دی. د مطالعې په دې برخه کې، په ځانګړې توګه تمرکز
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, عصبي عصبي شبکې, نورمال کول او د ترتیبونو کریپټو RNN رامینځته کول, د ازموینې بیاکتنه
په ډیټاسیټ کې د ماډل روزنې اهمیت څه دی او د نوي ، نه لیدل شوي ډیټا په اړه دقیق وړاندوینې کولو لپاره په بهرني عکسونو کې د هغې فعالیت ارزول څه دي؟
په ډیټاسیټ کې د ماډل روزنه او په بهرني عکسونو کې د هغې فعالیت ارزول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دي ، په ځانګړي توګه د پایتون ، ټینسر فلو او کیرا سره د ژورې زده کړې په ډګر کې. دا طریقه د دې ډاډ ترلاسه کولو کې مهم رول لوبوي چې ماډل کولی شي د نوي، نه لیدل شوي معلوماتو په اړه دقیق وړاندوینې وکړي. لخوا
موږ څنګه خپل روزنیز معلومات د روزنې او ازموینې سیټونو کې جلا کړو؟ ولې دا ګام مهم دی؟
د سپي او پیشوګانو پیژندلو لپاره په مؤثره توګه د عصبي عصبي شبکې (CNN) روزلو لپاره ، دا خورا مهم دي چې د روزنې ډیټا د روزنې او ازموینې سیټونو کې جلا کړئ. دا ګام چې د معلوماتو ویشلو په نوم پیژندل کیږي، د قوي او باوري ماډل په جوړولو کې مهم رول لوبوي. په دې ځواب کې، زه به د څرنګوالي په اړه مفصل وضاحت وړاندې کړم
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د ازموینې په جریان کې د روزل شوي ماډل فعالیت څنګه ارزول کیدی شي؟
د ازموینې پرمهال د روزل شوي ماډل فعالیت ارزونه د ماډل اغیزمنتوب او اعتبار ارزولو کې یو مهم ګام دی. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې، ډیری تخنیکونه او میټریکونه شتون لري چې د ازموینې پرمهال د روزل شوي ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي. دا
په TensorFlow کې د ټیسټ ډیټاسیټ په کارولو سره د روزل شوي ماډل دقت څنګه ارزول کیدی شي؟
په TensorFlow کې د ټیسټ ډیټاسیټ په کارولو سره د روزل شوي ماډل دقت ارزولو لپاره، څو مرحلې باید تعقیب شي. پدې پروسه کې د روزل شوي ماډل بار کول، د ازموینې ډاټا چمتو کول، او د دقیقیت میټریک محاسبه کول شامل دي. لومړی، روزل شوی ماډل باید د TensorFlow چاپیریال کې بار شي. دا د کارولو له لارې ترسره کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, په ارقامو روزنه او ازموینه, د ازموینې بیاکتنه