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
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو موخه څه ده؟
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو هدف د عصبي شبکې روزل دي چې په تکراري ډول ماډل ته د روزنې ډیټا وړاندې کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې د یو بشپړ پاس په توګه تعریف شوی. د هرې دورې په جریان کې، ماډل خپل داخلي پیرامیټونه د هغه غلطۍ پراساس تازه کوي چې دا د محصول وړاندوینه کوي
د جوړښت او فعالیت په برخه کې د بیس لاین، کوچني او لوی ماډلونو ترمنځ توپیرونه څه وو؟
د جوړښت او فعالیت له مخې د بیس لاین ، کوچني او لوی ماډلونو ترمینځ توپیرونه په هر ماډل کې کارول شوي پرتونو ، واحدونو او پیرامیټونو شمیر کې توپیرونو ته منسوب کیدی شي. په عموم کې، د عصبي شبکې ماډل جوړښت د دې پرتونو تنظیم او تنظیم ته اشاره کوي، پداسې حال کې چې فعالیت څنګه ته اشاره کوي.
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
د انډر فټینګ مفهوم تشریح کړئ او ولې دا د ماشین زده کړې ماډلونو کې پیښیږي.
انډر فټینګ یوه پدیده ده چې د ماشین زده کړې ماډلونو کې پیښیږي کله چې ماډل په ډیټا کې موجود اصلي نمونې او اړیکې په نیولو کې پاتې راشي. دا د لوړ تعصب او ټیټ توپیر لخوا مشخص شوی، په پایله کې یو ماډل چې د ډیټا پیچلتیا په سمه توګه استازیتوب کولو لپاره خورا ساده دی. په دې وضاحت کې، موږ به
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د موډل په فعالیت کې د نوي، نه لیدل شوي ډیټا په اړه کوم انحرافات لیدل شوي؟
په نوي، نه لیدل شوي ډیټا کې د ماشین زده کړې ماډل فعالیت کولی شي د روزنې ډیټا کې د دې فعالیت څخه انحراف وکړي. دا انحراف چې د عمومي کولو غلطیو په نوم هم پیژندل کیږي، په ماډل او ډاټا کې د ډیری فکتورونو له امله رامینځته کیږي. د آټو ایم ایل ویژن په شرایطو کې، د عکس ډلبندۍ دندو لپاره د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوی یو پیاوړی وسیله،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, AutoML ویژن - دویمه برخه, د ازموینې بیاکتنه