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
د AI ماډل ته لوی ډیټا څنګه پورته کول؟
د AI ماډل ته د لوی ډیټا پورته کول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې پروسې کې یو مهم ګام دی. پدې کې د دقیقو او معتبر پایلو ډاډ ترلاسه کولو لپاره په مؤثره او مؤثره توګه د ډیټا لوی مقدار اداره کول شامل دي. موږ به مختلف مرحلې او تخنیکونه وپلټو چې د AI ماډل ته د لوی ډیټا بارولو کې ښکیل دي ، په ځانګړي توګه د ګوګل په کارولو سره
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 دا مهمه ده چې معلومات د روزنې او اعتبار په سیټونو ویشل شي؟ څومره معلومات په عموم ډول د اعتبار لپاره تخصیص شوي؟
د روزنې او اعتبار سیټونو کې د معلوماتو ویشل د ژورې زده کړې دندو لپاره د کنولوشنال عصبي شبکو (CNNs) روزنې کې یو مهم ګام دی. دا پروسه موږ ته اجازه راکوي چې زموږ د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا ارزونه وکړو، او همدارنګه د ډیر فټینګ مخه ونیسو. په دې برخه کې، دا معمول دی چې د یوې ځانګړې برخې تخصیص وکړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان, د ازموینې بیاکتنه
د زده کړې کچه څنګه د روزنې په بهیر اغیزه کوي؟
د زده کړې کچه د عصبي شبکو د روزنې پروسې کې یو مهم هایپرپرامیټر دی. دا د ګام اندازه ټاکي په کوم کې چې د موډل پیرامیټونه د اصلاح کولو پروسې په جریان کې تازه کیږي. د مناسبې زده کړې نرخ غوره کول اړین دي ځکه چې دا مستقیم د ماډل په همغږۍ او فعالیت اغیزه کوي. په دې ځواب کې، موږ به
د ژورې زده کړې ماډل ځینې اړخونه کوم دي چې د TensorBoard په کارولو سره مطلوب کیدی شي؟
TensorBoard د TensorFlow لخوا چمتو شوي یو پیاوړی لید وسیله ده چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د دوی ژورې زده کړې ماډلونه تحلیل او اصلاح کړي. دا یو لړ ځانګړتیاوې او فعالیتونه وړاندې کوي چې د ژورې زده کړې ماډلونو فعالیت او موثریت ته وده ورکولو لپاره کارول کیدی شي. په دې ځواب کې به د یوې ژورې پر ځینو اړخونو خبرې وکړو
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 پرتونو شمیر، په هر پرت کې د نوډونو شمیر، او د عصبي شبکې ماډل کې د محصول اندازه تنظیم کولو اهمیت څه دی؟
د پرتونو شمیر، په هر پرت کې د نوډونو شمیر، او د عصبي شبکې ماډل کې د محصول اندازه تنظیم کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دي، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره د ژورې زده کړې ډومین کې. دا سمونونه د موډل د فعالیت، د زده کړې وړتیا په ټاکلو کې مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د روزنې نمونه, د ازموینې بیاکتنه
په نرم مارجن SVM کې د منظم کولو پیرامیټر (C) رول څه دی او دا څنګه د ماډل فعالیت اغیزه کوي؟
د منظم کولو پیرامیټر، د C په نوم پیژندل شوی، د نرم مارجن مالتړ ویکتور ماشین (SVM) کې مهم رول لوبوي او د ماډل فعالیت باندې د پام وړ اغیزه کوي. د C رول د پوهیدو لپاره، راځئ چې لومړی د نرم مارجن SVM مفهوم او د هغې موخې بیاکتنه وکړو. د نرم مارجن SVM د اصلي هارډ مارجن SVM توسیع دی،