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
ایا د ډیټا په مقابل کې د ML ماډل ازموینه چې دمخه د ماډل روزنې کې کارول کیدی شي د ماشین زده کړې کې د مناسب ارزونې مرحله ده؟
د ماشین زده کړې کې د ارزونې مرحله یو مهم ګام دی چې د ډیټا په وړاندې د ماډل ازموینه پکې شامله ده ترڅو د هغې فعالیت او اغیزمنتوب ارزونه وکړي. کله چې د ماډل ارزونه کول، دا عموما سپارښتنه کیږي چې هغه معلومات وکاروئ چې د روزنې مرحلې په جریان کې د ماډل لخوا ندي لیدل شوي. دا د بې طرفه او باوري ارزونې پایلو ډاډ ترلاسه کولو کې مرسته 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
آیا د وړاندوینې پرځای د ماډل روزنې یوه برخه ده؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، بیان "انفرانس د وړاندوینې پرځای د ماډل روزنې یوه برخه ده" په بشپړه توګه سمه نده. اټکل او وړاندوینه د ماشین زده کړې پایپ لاین کې جلا مرحلې دي ، هر یو مختلف هدف ته خدمت کوي او په مختلف نقطو کې پیښیږي.
کوم ML الګوریتم د ډیټا سند پرتله کولو لپاره د ماډل روزنې لپاره مناسب دی؟
یو الګوریتم چې د ډیټا سند پرتله کولو لپاره د ماډل روزنې لپاره مناسب دی د کوزین ورته والی الګوریتم دی. د کوزین ورته والی د یو داخلي محصول ځای د دوه غیر صفر ویکتورونو تر مینځ د ورته والي اندازه ده چې د دوی تر مینځ د زاویې کوزین اندازه کوي. د سند پرتله کولو په شرایطو کې، دا د ټاکلو لپاره کارول کیږي
- 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 Tensorflow 1 او Tensorflow 2 نسخو ترمنځ د Iris ډیټاسیټ بارولو او روزنې کې اصلي توپیرونه کوم دي؟
اصلي کوډ چې د ایرس ډیټاسیټ بارولو او روزلو لپاره چمتو شوی د TensorFlow 1 لپاره ډیزاین شوی او ممکن د TensorFlow 2 سره کار ونکړي. دا توپیر د TensorFlow په دې نوې نسخه کې د معرفي شوي ځینې بدلونونو او تازه معلوماتو له امله رامینځته کیږي، کوم چې به په راتلونکي کې په تفصیل سره پوښل شي. هغه موضوعات چې په مستقیم ډول د TensorFlow سره تړاو لري
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.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې ماډل څنګه رامینځته کړئ؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ماډل رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د جوړښت شوي کاري فلو تعقیب کړئ چې مختلف برخې پکې شامل وي. پدې برخو کې ستاسو د معلوماتو چمتو کول، ستاسو ماډل تعریف کول، او روزنه شامل دي. راځئ چې هر ګام په ډیر تفصیل سره وڅیړو. 1. د معلوماتو چمتو کول: د ماډل جوړولو دمخه، دا مهمه ده چې خپل چمتو کړئ
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 AI کې وزنونه او تعصبونه څه دي؟
وزنونه او تعصبونه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې بنسټیز مفکورې دي، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې په ساحه کې. دوی د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او فعالیت کې مهم رول لوبوي. لاندې د وزنونو او تعصبونو جامع توضیحات دي، د دوی اهمیت او د ماشین په شرایطو کې څنګه کارول کیږي.
د ماشین زده کړه کې د ماډل تعریف څه شی دی؟
د ماشین زده کړې ماډل د ریاضیاتو نمایندګۍ یا الګوریتم ته اشاره کوي چې په ډیټاسیټ کې روزل شوي ترڅو وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. دا د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو بنسټیز مفهوم دی او په مختلفو غوښتنلیکونو کې مهم رول لوبوي، د انځور پیژندنې څخه د طبیعي ژبې پروسس کولو پورې. په