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 پوه شو چې کوم الګوریتم د بل په پرتله ډیرو معلوماتو ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د مختلف الګوریتمونو لخوا اړین ډیټا اندازه کیدای شي د دوی پیچلتیا، عمومي کولو وړتیاوو، او د ستونزې د حل کولو نوعیت پورې اړه ولري. د دې معلومول چې کوم الګوریتم د بل په پرتله ډیر ډیټا ته اړتیا لري د ماشین زده کړې اغیزمن سیسټم ډیزاین کولو کې مهم فاکتور کیدی شي. راځئ چې مختلف عوامل وپلټو
ایا د روزنې او ارزونې ترمنځ معمولا وړاندیز شوي معلومات ویشل کیږي چې د 80٪ څخه تر 20٪ پورې ورته وي؟
د ماشین زده کړې موډلونو کې د روزنې او ارزونې تر مینځ معمول ویش نه دی ثابت شوی او د مختلفو فکتورونو پورې اړه لري توپیر کولی شي. په هرصورت، دا عموما سپارښتنه کیږي چې د روزنې لپاره د معلوماتو د پام وړ برخه تخصیص کړي، معمولا شاوخوا 70-80٪، او پاتې برخه د ارزونې لپاره خوندي کړي، چې شاوخوا 20-30٪ وي. دا ویش دا یقیني کوي
ایا دا اړینه ده چې د ماډل روزنې او ارزونې لپاره نور معلومات وکاروئ؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د ماډلونو روزنې او ارزونې لپاره د اضافي معلوماتو کارول واقعیا اړین دي. پداسې حال کې چې دا ممکنه ده چې د یو واحد ډیټاسیټ په کارولو سره ماډلونه روزل او ارزونه وکړي، د نورو ډیټا شاملول کولی شي د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیاوې خورا لوړ کړي. دا په ځانګړې توګه په ریښتیا ده
ایا دا سمه ده چې که ډیټاسیټ لوی وي یو لږ ارزونې ته اړتیا لري ، پدې معنی چې د ارزونې لپاره کارول شوي ډیټاسیټ برخه د ډیټاسیټ اندازې زیاتوالي سره کم کیدی شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د ډیټاسیټ اندازه د ارزونې په پروسه کې مهم رول لوبوي. د ډاټا د اندازې او ارزونې اړتیاو ترمنځ اړیکه پیچلې ده او په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري. په هرصورت، دا په عموم ډول ریښتیا ده چې څنګه د ډیټاسیټ اندازه زیاتیږي، د ډیټاسیټ برخه د ارزونې لپاره کارول کیدی شي.
د ټیسټ ډیټا سیټ څه شی دی؟
د ازموینې ډیټا سیټ ، د ماشین زده کړې په شرایطو کې ، د ډیټا فرعي سیټ دی چې د روزل شوي ماشین زده کړې ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. دا د روزنې ډیټا سیټ څخه توپیر لري، کوم چې د ماډل روزلو لپاره کارول کیږي. د ټیسټ ډیټا سیټ هدف دا دی چې ارزونه څومره ښه ده
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
ولې دا مهمه ده چې د زده کړې مناسب نرخ غوره کړئ؟
د ژورې زده کړې په برخه کې د مناسبې زده کړې نرخ غوره کول خورا مهم دي، ځکه چې دا مستقیم د روزنې پروسې او د عصبي شبکې ماډل عمومي فعالیت اغیزه کوي. د زده کړې کچه د مرحلې اندازه ټاکي په کوم کې چې ماډل د روزنې مرحله کې خپل پیرامیټونه تازه کوي. د زده کړې یو ښه ټاکل شوی نرخ کولی شي رهبري کړي
ولې د ډیټا بدلول مهم دي کله چې د MNIST ډیټاسیټ سره په ژورې زده کړې کې کار کوي؟
د ډیټا بدلول یو اړین ګام دی کله چې د MNIST ډیټاسیټ سره په ژورې زده کړې کې کار کوي. د MNIST ډیټاسیټ د کمپیوټر لید او ماشین زده کړې په برخه کې په پراخه کچه کارول شوی بنچمارک ډیټاسیټ دی. دا د لاس لیکل شوي عددي عکسونو لوی ټولګه لري، د ورته لیبلونو سره چې په هر عکس کې ښودل شوي عددونه په ګوته کوي. د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د معلوماتو د, ډیټاسیټونه, د ازموینې بیاکتنه
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.