کوم پیرامیټونه په ګوته کوي چې دا د لینر ماډل څخه ژورې زده کړې ته د بدلولو وخت دی؟
دا معلومول چې کله له خطي ماډل څخه ژورې زده کړې ماډل ته لیږد کول د ماشین زده کړې او مصنوعي استخباراتو په برخه کې یوه مهمه پریکړه ده. دا پریکړه په ډیری فکتورونو پورې اړه لري چې پکې د دندې پیچلتیا، د معلوماتو شتون، کمپیوټري سرچینې، او د موجوده ماډل فعالیت شامل دي.
خطي موډلونه، لکه خطي ریګریشن یا لوژیستیکي ریګریشن، ډیری وختونه د ماشین زده کړې ډیری دندو لپاره لومړی انتخاب وي د دوی سادگي، تفسیر، او موثریت له امله. دا ماډلونه د دې انګیرنې پر بنسټ والړ دي چې د ان پټ ځانګړتیاوو او هدف ترمنځ اړیکه خطي ده. په هرصورت، دا انګیرنه کیدای شي د پام وړ محدودیت وي کله چې د پیچلو دندو سره معامله وکړي چیرې چې اصلي اړیکې په طبیعي توګه غیر خطي وي.
1. د دندې پیچلتیا: یو له لومړنیو شاخصونو څخه چې ممکن دا وخت وي چې له خطي موډل څخه ژورې زده کړې ماډل ته واړول شي په لاس کې د دندې پیچلتیا ده. خطي ماډلونه کولی شي په دندو کې ښه ترسره کړي چیرې چې د متغیرونو ترمینځ اړیکې مستقیم او په طبیعت کې خطي وي. په هرصورت، د هغو دندو لپاره چې د پیچلو، غیر خطي اړیکو ماډل کولو ته اړتیا لري، لکه د انځور طبقه بندي، د طبیعي ژبې پروسس کول، یا د وینا پیژندنه، د ژورې زده کړې ماډلونه، په ځانګړې توګه ژورې عصبي شبکې، ډیری وختونه ډیر مناسب دي. دا ماډلونه د دې وړتیا لري چې د دوی ژور جوړښتونو او غیر خطي فعالیت فعالیتونو له امله په ډیټا کې پیچلي نمونې او درجه بندي ونیسي.
2. د موجوده ماډل فعالیت: د اوسني خطي ماډل فعالیت یو بل مهم فکتور دی چې باید په پام کې ونیول شي. که چیرې خطي ماډل ټیټ فعالیت کوي، پدې معنی چې دا لوړ تعصب لري او نشي کولی د روزنې ډاټا په ښه توګه سمبال کړي، دا ښایي دا په ګوته کړي چې ماډل د دندې لپاره خورا ساده دی. دا سناریو اکثرا د کم فټینګ په توګه ویل کیږي. د ژورې زده کړې ماډلونه، د پیچلو دندو زده کولو وړتیا سره، کولی شي په احتمالي توګه تعصب کم کړي او فعالیت ښه کړي. په هرصورت، دا مهمه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې ضعیف فعالیت د مسلو له امله نه دی لکه د معلوماتو ناکافي پروسس کول، د ځانګړتیاوو ناسم انتخاب، یا د ماډل نامناسب پیرامیټرې، کوم چې باید د سویچ په پام کې نیولو دمخه په نښه شي.
3. د معلوماتو شتون: د ژورې زده کړې ماډلونه عموما د ښه ترسره کولو لپاره لوی مقدار ډیټا ته اړتیا لري. دا ځکه چې دا ماډلونه لوی شمیر پیرامیټونه لري چې اړتیا لري د معلوماتو څخه زده کړي. که کافي معلومات شتون ولري، د ژورې زده کړې موډل کولی شي د پیچلو نمونو زده کولو لپاره دا ګټه پورته کړي. برعکس، که معلومات محدود وي، یو خطي ماډل یا د ماشین زده کړې ساده ماډل ممکن ډیر مناسب وي ځکه چې د ژورې زده کړې ماډلونه د وړو ډیټاسیټونو په اړه روزل شوي د ډیر فټینګ سره مخ دي.
4. کمپیوټري سرچینې: کمپیوټري لګښت یو بل مهم پام دی. د ژورې زده کړې موډلونه، په ځانګړې توګه هغه کسان چې ډیری پرتونه او نیورون لري، د پام وړ کمپیوټري ځواک او حافظې ته اړتیا لري، په ځانګړې توګه د روزنې په جریان کې. پیاوړي هارډویر ته لاسرسی، لکه GPUs یا TPUs، ډیری وختونه د دې ماډلونو په اغیزمنه توګه روزلو لپاره اړین دي. که چیرې کمپیوټري سرچینې محدودې وي، نو دا به ډیر عملي وي چې د خطي ماډلونو یا نورو لږ کمپیوټري پلوه ماډلونو سره ودرول شي.
5. د ماډل تفسیر: تشریح کول په ډیری غوښتنلیکونو کې کلیدي فاکتور دی، په ځانګړې توګه په ډومینونو کې لکه روغتیا پاملرنې، مالیه، یا هر هغه ساحه کې چې د پریکړې کولو شفافیت مهم وي. خطي ماډلونه اکثرا په دې سناریوګانو کې د دوی د مستقیم تفسیر له امله غوره کیږي. د ژورې زده کړې ماډلونه، پداسې حال کې چې پیاوړي دي، ډیری وختونه د دوی د پیچلو جوړښتونو له امله "تور بکس" ګڼل کیږي، دا ستونزمن کوي چې پوه شي چې څنګه وړاندوینې کیږي. که تشریح کول یوه مهمه اړتیا وي، دا ممکن د ژورې زده کړې ماډلونو کارولو په وړاندې وزن ولري.
6. د دندې ځانګړي اړتیاوې: ځینې دندې په طبیعي ډول د دوی د طبیعت له امله د ژورې زده کړې ماډلونو کارولو ته اړتیا لري. د مثال په توګه، هغه دندې چې لوړ ابعادي معلومات پکې شامل وي لکه انځورونه، آډیو، یا متن اکثرا د ژورې زده کړې طریقې څخه ګټه پورته کوي. Convolutional Neural Networks (CNNs) په ځانګړې توګه د عکس پورې اړوند دندو لپاره اغیزمن دي، پداسې حال کې چې تکراري عصبي شبکې (RNNs) او د دوی ډولونه لکه د اوږدې لنډې مودې حافظې (LSTM) شبکې د ترتیب شوي معلوماتو لکه متن یا وخت لړۍ لپاره ښه مناسب دي.
7. موجوده معیارونه او څیړنې: په ساحه کې د موجوده څیړنو او بنچمارکونو بیاکتنه کولی شي ارزښتناکه بصیرت چمتو کړي چې ایا د ژورې زده کړې طریقه تضمین شوې ده. که چیرې په یوه ځانګړي ډومین کې عصري پایلې د ژورې زده کړې ماډلونو په کارولو سره ترلاسه شي، دا ممکن د دې نښه وي چې دا ماډلونه د دندې لپاره مناسب دي.
8. تجربه او پروټوټایپ کول: په پای کې، تجربه د ژورې زده کړې موډلونو د مناسبیت په ټاکلو کې یو مهم ګام دی. د پروټوټایپونو رامینځته کول او د تجربو ترسره کول کولی شي دا ارزونه کې مرسته وکړي چې ایا د ژورې زده کړې کړنلاره د خطي ماډل په پرتله د پام وړ فعالیت پرمختګ وړاندیز کوي. پدې کې د میټریکونو پرتله کول شامل دي لکه دقت، دقیقیت، یادول، F1 سکور، او نور د دندې پورې اړوند.
په عمل کې، د لینر ماډل څخه د ژورې زده کړې ماډل ته د بدلولو پریکړه اکثرا د دې فکتورونو د ترکیب لخوا الرښوونه کیږي. دا اړینه ده چې د ډیرو پیچلتیاو، د سرچینو اړتیاو، او کم تفسیر کولو په وړاندې د احتمالي ښه شوي فعالیت ګټې وزن کړئ چې د ژورې زده کړې ماډلونه پکې شامل دي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه ژور عصبي شبکې او اټکلونکي:
- د ماشین زده کړې ځانګړي ستراتیژۍ او ماډل غوره کولو لپاره د ګوتو قواعد څه دي؟
- د XAI (د تشریح وړ مصنوعي استخباراتو) لپاره کوم وسایل شتون لري؟
- ایا ژوره زده کړه د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي؟
- ایا د ګوګل د TensorFlow چوکاټ د ماشین زده کړې ماډلونو په پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کوي (د مثال په توګه د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کول)؟
- 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؟
- ایا یو څوک کولی شي په اسانۍ سره د ژور عصبي شبکې (DNN) پټ دلیل په توګه چمتو شوي سرې بدلولو سره په انفرادي پرتونو کې د پرتونو او نوډونو شمیر (زیاتولو او لرې کولو) کنټرول کړي؟
- څنګه وپیژندل شي چې دا ماډل ډیر مناسب دی؟
- عصبي شبکې او ژورې عصبي شبکې څه دي؟
- ولې ژورې عصبي شبکې ژورې بلل کیږي؟
- DNN ته د نورو نوډونو اضافه کولو ګټې او زیانونه څه دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په ژور عصبي شبکو او اټکل کونکو کې وګورئ