په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې ماډل کې د وختونو شمیر او د وړاندوینې دقت ترمینځ اړیکه یو مهم اړخ دی چې د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا باندې د پام وړ اغیزه کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې یو بشپړ پاس ته اشاره کوي. پدې پوهیدل چې څنګه د وختونو شمیر د وړاندوینې دقت اغیزه کوي اړینه ده
ایا د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر زیاتول د حافظې خطر زیاتوي چې د ډیر فټینګ لامل کیږي؟
د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر ډیرول واقعیا د حافظې لوړ خطر رامینځته کولی شي ، په بالقوه توګه د ډیر فټینګ لامل کیږي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې توضیحات او شور تر هغه حده زده کړي چې دا په نه لیدل شوي ډیټا کې د ماډل فعالیت باندې منفي اغیزه کوي. دا یوه عامه ستونزه ده
ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
یو منظم عصبي شبکه په حقیقت کې د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي. د دې پرتله کولو د پوهیدو لپاره، موږ باید د عصبي شبکو بنسټیز مفکورې او په ماډل کې د ډیری پیرامیټونو درلودلو اغیزو ته اړتیا ولرو. عصبي شبکې د ماشین زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې الهام لري
ولې موږ اړتیا لرو چې د ماشین زده کړې کې اصلاح پلي کړو؟
اصلاح کول د ماشین زده کړې کې مهم رول لوبوي ځکه چې دوی موږ ته دا توان راکوي چې د ماډلونو فعالیت او موثریت ښه کړو، په نهایت کې د لا دقیقو وړاندوینو او ګړندي روزنې وختونو لامل کیږي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه پرمختللي ژورې زده کړې، د اصلاح کولو تخنیکونه د عصري پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د غوښتنلیک لپاره یو له لومړنیو دلیلونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/ADL پرمختللې ژوره زده کړه, اصلاح کول, د ماشین زده کړې لپاره غوره کول
ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
په لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو عام عمل دی. په هرصورت، دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې د ډیټاسیټ اندازه کولی شي د روزنې پروسې په جریان کې ننګونې او احتمالي خنډونه رامینځته کړي. راځئ چې په خپل سري ډول لوی ډیټاسیټونو او د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې احتمال په اړه بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
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
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.
څنګه وپیژندل شي چې دا ماډل ډیر مناسب دی؟
د دې پیژندلو لپاره چې یو ماډل ډیر فټ شوی وي ، یو څوک باید د ډیر فټینګ مفهوم او د ماشین زده کړې کې د هغې اغیزې درک کړي. ډیر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې په استثنایی ډول ښه فعالیت کوي مګر نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. دا پدیده د ماډل وړاندوینې وړتیا ته زیان رسوي او کولی شي د ضعیف فعالیت لامل شي