د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
د ماشین زده کړې په ساحه کې، هایپرپرامیټرونه د الګوریتم فعالیت او چلند په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. Hyperparameters هغه پیرامیټونه دي چې د زده کړې پروسې له پیل څخه مخکې ټاکل کیږي. دوی د روزنې په جریان کې نه زده کیږي؛ پرځای یې، دوی پخپله د زده کړې پروسه کنټرولوي. برعکس، د ماډل پیرامیټونه د روزنې په جریان کې زده کیږي، لکه وزن
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 بیچ اندازه، د دورې او ډیټاسیټ اندازه ټول هایپر پارامیټرونه دي؟
د بست اندازه، د دورې، او ډیټاسیټ اندازه په حقیقت کې د ماشین زده کړې کې مهم اړخونه دي او معمولا د هایپرپرامیټرونو په توګه ویل کیږي. د دې مفکورې د پوهیدو لپاره، راځئ چې هر یو په انفرادي توګه وګورو. د بست اندازه: د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل وزن د روزنې په جریان کې تازه شي. دا لوبه 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
د ML ټونینګ پیرامیټونه او هایپر پارامیټرونه څنګه یو له بل سره تړاو لري؟
د ټونینګ پیرامیټرې او هایپرپرامیټرونه د ماشین زده کړې په برخه کې اړوند مفکورې دي. د ټونینګ پیرامیټونه د ماشین زده کړې ځانګړي الګوریتم ته ځانګړي دي او د روزنې پرمهال د الګوریتم چلند کنټرول لپاره کارول کیږي. له بلې خوا، هایپرپرامیټرونه هغه پیرامیټونه دي چې د معلوماتو څخه نه زده شوي مګر د معلوماتو څخه مخکې ټاکل شوي.
hyperparameters څه دي؟
Hyperparameters د ماشین زده کړې په برخه کې مهم رول لوبوي، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې. د هایپرپرامیټرونو د پوهیدو لپاره، دا مهمه ده چې لومړی د ماشین زده کړې مفهوم پوه شي. د ماشین زده کړه د مصنوعي استخباراتو یوه فرعي برخه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په جوړولو تمرکز کوي چې کولی شي د معلوماتو او معلوماتو څخه زده کړي.
د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې ماډلونه، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، د زده کړې پروسې غوره کولو او د وړاندوینو دقت ښه کولو لپاره د مختلف الګوریتمونو کارول شامل دي. یو ورته الګوریتم د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم دی. ګریډینټ بوسټینګ د زده کړې یو پیاوړی میتود دی چې ډیری ضعیف زده کونکي سره یوځای کوي، لکه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, AutoML ویژن - دویمه برخه
ولې دا اړینه ده چې د ماشین زده کړې الګوریتم داخلي کارونو ته ژوره مطالعه وکړو ترڅو د لوړ درستیت ترلاسه کولو لپاره؟
د ماشین زده کړې الګوریتمونو کې د لوړ دقت ترلاسه کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د دوی داخلي کارونو ته ژوره پاملرنه وکړئ. دا په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې په ساحه کې ریښتیا ده، چیرې چې پیچلې عصبي شبکې د دندو ترسره کولو لپاره روزل کیږي لکه د لوبو لوبې کول. د دې الګوریتمونو اصلي میکانیزمونو او اصولو په پوهیدو سره، موږ کولی شو خبرتیا ترلاسه کړو
- 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, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
هغه درې شرایط کوم دي چې د AI پلیټ فارم اصلاح کونکي کارولو لپاره باید پوه شي؟
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د AI پلیټ فارم اصلاح کونکي مؤثره کارولو لپاره ، دا اړینه ده چې درې کلیدي شرایط وپیژنئ: مطالعه ، محاکمه او اندازه کول. دا شرایط د AI پلیټ فارم اصلاح کونکي وړتیاو د پوهیدو او ګټې اخیستنې لپاره بنسټ جوړوي. لومړی، یوه څیړنه د محاکمو ترتیب شوي سیټ ته اشاره کوي چې موخه یې د اصلاح کولو هدف دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د AI پلیټ فارم اصلاح کونکی, د ازموینې بیاکتنه
د AI پلیټ فارم اصلاح کوونکی څنګه د غیر ماشین زده کړې سیسټمونو غوره کولو لپاره کارول کیدی شي؟
د AI پلیټ فارم اصلاح کونکی یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ لخوا وړاندیز کیږي چې د غیر ماشین زده کړې سیسټمونو غوره کولو لپاره کارول کیدی شي. پداسې حال کې چې دا په عمده ډول د ماشین زده کړې ماډلونو اصلاح کولو لپاره ډیزاین شوی ، دا د اصلاح کولو تخنیکونو پلي کولو سره د غیر ML سیسټمونو فعالیت ته وده ورکولو لپاره هم کارول کیدی شي. د دې پوهیدو لپاره چې د AI پلیټ فارم اصلاح کونکي څنګه کارول کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د AI پلیټ فارم اصلاح کونکی, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څه کولی شئ که تاسو د خپل ماډل فعالیت سره غلط لیبل شوي عکسونه یا نورې مسلې پیژنئ؟
کله چې د ماشین زده کړې ماډلونو سره کار کوئ ، نو دا غیر معمولي ندي چې د ماډل فعالیت سره د غلط لیبل شوي عکسونو یا نورو مسلو سره مخ شي. دا مسلې د مختلف دلایلو له امله رامینځته کیدی شي لکه د ډیټا لیبل کولو کې انساني غلطي ، د روزنې ډیټا کې تعصب ، یا پخپله د ماډل محدودیتونه. په هرصورت، دا مهمه ده چې دا په نښه کړئ
- 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
- 1
- 2