ایا د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) د پیشوګانو او سپیو ډیری عکسونو په قضیه کې پلي کیږي د موجوده عکسونو پراساس نوي عکسونه رامینځته کوي؟
Neural Structured Learning (NSL) د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې د معیاري ځانګړتیاو معلوماتو سربیره د جوړښت شوي سیګنالونو په کارولو سره د عصبي شبکو روزنې ته اجازه ورکوي. دا چوکاټ په ځانګړې توګه په سناریوګانو کې ګټور دی چیرې چې ډاټا یو ارثي جوړښت لري چې د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره کارول کیدی شي. د درلودلو په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د عصبي جوړښت زده کړې چوکاټ عمومي کتنه
ایا دا ممکنه ده چې د روزنې سیټونه په تکراري ډول وکاروئ او دا د روزل شوي ماډل فعالیت باندې څه اغیزه لري؟
په تکراري توګه د ماشین زده کړې کې د روزنې سیټونو بیا کارول یو عام عمل دی چې کولی شي د روزل شوي ماډل په فعالیت باندې د پام وړ اغیزه ولري. د ورته روزنې ډیټا په مکرر ډول کارولو سره ، ماډل کولی شي له خپلو غلطیو څخه زده کړي او د وړاندوینې وړتیاوې ښه کړي. په هرصورت، دا اړینه ده چې د احتمالي ګټو او زیانونو په اړه پوه شي
- 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 ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بیچ اندازه څه ده؟
د ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بست اندازه په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري لکه د کمپیوټري سرچینو شتون، د ماډل پیچلتیا، او د ډیټاسیټ اندازه. په عموم کې، د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل پیرامیټونه د روزنې په جریان کې تازه شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
ولې د موډل فعالیت ارزولو پر مهال د اعتبار له لاسه ورکولو میټریک مهم دی؟
د اعتبار ضایع میټریک د ژورې زده کړې په ساحه کې د ماډل فعالیت ارزولو کې مهم رول لوبوي. دا ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي چې ماډل په نه لیدل شوي ډیټا کې څومره ښه فعالیت کوي، د څیړونکو او متخصصینو سره مرسته کوي چې د ماډل انتخاب، هایپرپرامیټر ټونینګ، او عمومي کولو وړتیاوو په اړه باخبره پریکړې وکړي. د اعتبار له لاسه ورکولو د څارنې له لارې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, ټینسر بورډ, د ټینسبورډ سره د ماډلونو تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
د ټریننګ او ټیسټ سیټونو ویشلو دمخه د ډیټاسیټ بدلولو هدف څه دی؟
د ډیټاسیټ بدلول مخکې له دې چې په ټریننګ او ټیسټ سیټونو کې وویشل شي د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي، په ځانګړې توګه کله چې د خپل K نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول. دا پروسه ډاډ ورکوي چې ډاټا تصادفي ده، کوم چې د بې طرفه او د اعتبار وړ ماډل فعالیت ارزونې ترلاسه کولو لپاره اړین دی. د بدلولو اصلي لامل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
د تعیین کثافات (R-squared) د ازموینې انګیرنې په شرایطو کې څه اندازه کوي؟
د تعیین کثافات، چې د R-squared په نوم هم پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې د ماشین زده کړې کې د ازموینې انګیرنې په شرایطو کې کارول کیږي. دا د ریګریشن ماډل د فټ د ښه والي په اړه ارزښتناکه لیدونه وړاندې کوي او په انحصاري متغیر کې د توپیر تناسب ارزولو کې مرسته کوي کوم چې د خپلواک متغیر لخوا تشریح کیدی شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د ازموینې انګیرنې, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا مهمه ده چې د ریګریشن روزنې او ازموینې کې سم الګوریتم او پیرامیټونه غوره کړئ؟
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د سم الګوریتم او پیرامیټونو غوره کول د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې خورا مهم دي. ریګریشن د زده کړې یو څارل شوی تخنیک دی چې د انحصاري متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ د اړیکو ماډل کولو لپاره کارول کیږي. دا په پراخه کچه د وړاندوینې او وړاندوینې کارونو لپاره کارول کیږي. د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار روزنه او ازموینه, د ازموینې بیاکتنه
د ML Insights Triangle په وینا، درې احتمالي انګیرنې کوم دي چې سرغړونه کیدی شي کله چې د سوداګرۍ لپاره د ماډل فعالیت سره ستونزه وي؟
د ML بصیرت مثلث یو چوکاټ دی چې د احتمالي انګیرنو په پیژندلو کې مرسته کوي کوم چې سرغړونه کیدی شي کله چې د سوداګرۍ لپاره د ماډل فعالیت سره ستونزه وي. دا چوکاټ، د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow بنسټیزو او TensorFlow Extended (TFX) په شرایطو کې، د ماډل پوهاوی په تقاطع تمرکز کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د ماډل پوهه او د سوداګرۍ واقعیت, د ازموینې بیاکتنه
ولې د ریګریشن ستونزو کې د معلوماتو نورمال کول مهم دي او دا څنګه د ماډل فعالیت ښه کوي؟
د ډیټا نورمال کول د راجسټریشن ستونزو کې یو مهم ګام دی ، ځکه چې دا د ماډل فعالیت ښه کولو کې مهم رول لوبوي. په دې شرایطو کې، نورمال کول د ان پټ ځانګړتیاوو اندازه کولو پروسې ته اشاره کوي چې یو ثابت حد ته رسیږي. په دې کولو سره، موږ ډاډ ترلاسه کوو چې ټولې ځانګړتیاوې ورته پیمانه لري، کوم چې ځینې ځانګړتیاوې د تسلط څخه مخنیوی کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
انډر فټینګ څنګه د ماډل فعالیت له مخې له ډیر فټینګ څخه توپیر لري؟
انډر فټینګ او ډیر فټینګ د ماشین زده کړې ماډلونو کې دوه عام ستونزې دي چې کولی شي د دوی فعالیت د پام وړ اغیزه وکړي. د ماډل فعالیت په شرایطو کې، انډر فټینګ واقع کیږي کله چې یو ماډل په ډیټا کې د اصلي نمونو نیولو لپاره خورا ساده وي، په پایله کې د ضعیف وړاندوینې درستیت. له بلې خوا، ډیر فټینګ واقع کیږي کله چې یو ماډل خورا پیچلی شي
- 1
- 2