د ماشین زده کړې په پروژه کې ځانګړي ابتدايي دندې او فعالیتونه کوم دي؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې، په ځانګړې توګه کله چې د ماشین زده کړې پروژې کې د لومړنیو ګامونو په اړه بحث کول، دا مهمه ده چې د مختلفو فعالیتونو په اړه پوه شي چې یو څوک پکې ښکیل وي. ، او هر یو د عمل وړ بصیرتونو ته د خام ډیټا بدلولو پروسې کې یو ځانګړی هدف ترسره کوي. لاندې د دې فعالیتونو جامع لیست دی، د توضیحاتو سره د ماشین زده کړې پایپ لاین کې د دوی رول روښانه کولو لپاره.
1. د ډاټا ټولګه: دا د ماشین زده کړې په هره پروژه کې بنسټیز ګام دی. د معلوماتو راټولول د مختلفو سرچینو څخه د خام معلوماتو راټولول شامل دي، کوم چې ډیټابیسونه، ویب سکریپینګ، سینسر ډاټا، یا د کاروونکي تولید شوي منځپانګې شامل دي. د راټول شوي معلوماتو کیفیت او مقدار مستقیم د ماشین زده کړې ماډل فعالیت اغیزه کوي. د مثال په توګه، که یو څوک د کور قیمتونو اټکل کولو لپاره ماډل جوړوي، معلومات ممکن د املاکو لیستونو، تاریخي پلور ریکارډونو، او اقتصادي شاخصونو څخه راټول شي.
2. د معلوماتو چمتو کول: کله چې معلومات راټول شي، دا باید د تحلیل لپاره چمتو شي. پدې مرحله کې د شور او غلطیو لرې کولو لپاره د معلوماتو پاکول ، د ورک شوي ارزښتونو اداره کول ، او په مناسب شکل کې د معلوماتو بدلول شامل دي. د معلوماتو چمتو کولو کې د فیچر انجینرۍ هم شامله ده ، چیرې چې د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره له موجوده ډیټا څخه نوي ب featuresې رامینځته کیږي. د مثال په توګه، د پیرودونکو معاملو په ډیټاسیټ کې، یو څوک ممکن یو ځانګړتیا رامینځته کړي چې د هر پیرودونکي اوسط لیږد ارزښت استازیتوب کوي.
3. د معلوماتو سپړنه: د اکتشافي معلوماتو تحلیل (EDA) په نوم هم پیژندل کیږي، پدې مرحله کې د نمونو، اړیکو، او بصیرت موندلو لپاره د معلوماتو تحلیل شامل دي. د ډیټا لید لید وسیلې او احصایوي تخنیکونه د ډیټا توزیع د پوهیدو ، ګډوډي موندلو او ارتباط پیژندلو لپاره ګمارل شوي. دا فعالیت د معلوماتو دمخه پروسس کولو او فیچر انتخاب په اړه باخبره پریکړې کولو کې مرسته کوي. د مثال په توګه، د هسټوګرامونو پلاټ کول یا سکیټر پلاټونه کولی شي د معلوماتو او احتمالي بهرنیانو ویش څرګند کړي.
4. د ماډل انتخاب: په دې مرحله کې، د ماشین زده کړې مناسب الګوریتمونه په لاس کې د ستونزې او د معلوماتو طبیعت پراساس غوره کیږي. د ماډل انتخاب خورا مهم دی، ځکه چې مختلف الګوریتمونه مختلف قوتونه او ضعفونه لري. د طبقه بندي ستونزو لپاره، یو څوک ممکن د پریکړې ونې، د ملاتړ ویکتور ماشینونه، یا عصبي شبکې په پام کې ونیسي. د ریګریشن دندو لپاره، خطي ریګریشن یا تصادفي ځنګلونه ممکن مناسب وي. د ماډل انتخاب پروسه اکثرا د ډیری ماډلونو پرتله کول شامل دي ترڅو هغه ومومئ چې د ډیټا سره مناسب وي.
5. د ماډل روزنه: یوځل چې ماډل غوره شي، دا باید د چمتو شوي معلوماتو په کارولو سره وروزل شي. د ماډل ټریننګ د ماډل پیرامیټرونو تنظیم کول شامل دي ترڅو د وړاندوینې او حقیقي پایلو ترمینځ خطا کمه کړي. دا عموما د اصلاح کولو تخنیکونو لکه د تدریجي نزول له لارې ترلاسه کیږي. د روزنې په جریان کې، ماډل د معلوماتو دننه نمونې او اړیکې زده کوي. د مثال په توګه، د عصبي شبکې روزنه د شبکې وزن او تعصب تنظیم کول شامل دي ترڅو د ضایع فعالیت کم کړي.
6. د ماډل ارزونه: د روزنې وروسته، د ماډل فعالیت باید و ارزول شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې دا د نه لیدل شوي معلوماتو لپاره ښه عمومي کوي. دا د جلا تایید یا ازموینې ډیټاسیټ په کارولو سره ترسره کیږي چې د روزنې پرمهال نه و کارول شوي. د عام ارزونې میټریکونو کې دقت، دقیقیت، یادولو، د درجه بندي دندو لپاره د F1 سکور، او د بیاکتنې دندو لپاره د مربع غلطی یا R-squared شامل دي. د ماډل ارزونه د مسلو په پیژندلو کې مرسته کوي لکه د ډیر فټینګ یا انډر فټینګ ، چیرې چې ماډل یا د روزنې ډیټا کې خورا ښه فعالیت کوي مګر په نوي ډیټا کې ضعیف ، یا په ترتیب سره په ډیټا کې د اصلي رجحاناتو په نیولو کې پاتې راځي.
7. د ماډل ځای پرځای کول: په وروستي ګام کې روزل شوي او ارزول شوي ماډل د تولید چاپیریال کې ځای په ځای کول شامل دي چیرې چې دا کولی شي د نوي معلوماتو وړاندوینې وکړي. ګمارنه په مختلفو لارو ترسره کیدی شي، لکه په ویب اپلیکیشن کې د ماډل ادغام، د REST API په توګه ځای پرځای کول، یا په ګرځنده اپلیکیشن کې ځای پرځای کول. دوامداره څارنه اړینه ده ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې ماډل د وخت په تیریدو سره سم پاتې کیږي، ځکه چې د ریښتینې نړۍ ډاټا کولی شي بدلون ومومي، چې د موډل حرکت لامل کیږي.
د دې اصلي فعالیتونو هاخوا، د ماشین زده کړې کې ډیری ځانګړي دندې شتون لري چې د یادونې وړ دي:
- طبقه بندي: پدې فعالیت کې د زده شوي نمونو پراساس د معلوماتو داخلولو لپاره د لیبلونو ټاکل شامل دي. د ډلبندۍ دندې په مختلفو غوښتنلیکونو کې شتون لري، لکه د سپیم کشف، د احساساتو تحلیل، او د عکس پیژندنه. د مثال په توګه، د سپیم کشف سیسټم بریښنالیکونه د سپیم یا سپیم په توګه طبقه بندي کوي لکه د لیږونکي پته، د بریښنالیک منځپانګې، او میټاډاټا پر بنسټ.
- ثبت: د ریګریشن دندې د ان پټ ځانګړتیاو پراساس د دوامداره محصول متغیر وړاندوینه کوي. دا عموما په غوښتنلیکونو کې کارول کیږي لکه د کور قیمتونو وړاندوینه، د سټاک بازار رجحانات، یا د پلور وړاندوینه. موخه دا ده چې د خپلواک متغیرونو او دوامداره متغیر متغیر ترمنځ اړیکه ماډل کړئ.
- کلستر کول: کلستر کول د زده کړې یو غیر څارل شوی تخنیک دی چې د ورته ډیټا ټکو سره یوځای کولو لپاره کارول کیږي. دا د پخوانیو تعریف شوي لیبلونو پرته په ډیټا کې د اصلي نمونو یا جوړښتونو موندلو لپاره ګټور دی. د کلستر کولو غوښتنلیکونو کې د پیرودونکي قطع کول، د عکس کمپریشن، او د بې نظمۍ کشف کول شامل دي. K-means او hierarchical clustering د دې کار لپاره مشهور الګوریتمونه دي.
- ابعاد کمول: دا فعالیت په ډیټا سیټ کې د ان پټ متغیرونو یا ځانګړتیاو شمیر کمول شامل دي پداسې حال کې چې د هغې اړین ځانګړتیاوې ساتي. د ابعاد کمولو تخنیکونه، لکه د اصلي اجزاو تحلیل (PCA) او t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)، د ماډلونو ساده کولو، د محاسبې وخت کمولو، او د ابعادو لعنت کمولو لپاره کارول کیږي.
- د اناولي کشف کول: د اضطراب کشف په ډیټا کې د نادر یا غیر معمولي نمونو پیژندلو پروسه ده چې د تمه شوي چلند سره مطابقت نلري. دا په ځانګړې توګه د درغلیو په کشف، د شبکې امنیت، او د غلطۍ موندلو کې ګټور دی. تخنیکونه لکه د جلا کولو ځنګلونه او اتوماتیک کوډرونه اکثرا د بې نظمۍ کشف کولو کارونو لپاره ګمارل کیږي.
- د پیاوړتیا زده کړه: د څارنې او نه څارل شوي زده کړې برعکس، د پیاوړتیا زده کړه د روزنې ماډلونه شامل دي ترڅو د چاپیریال سره د تعامل له لارې د پریکړو ترتیب کړي. ماډل، یا اجنټ، د انعام یا جریمې په بڼه د فیډبیک ترلاسه کولو له لارې هدف ترلاسه کول زده کوي. د پیاوړتیا زده کړې غوښتنلیکونه د لوبې لوبې، روبوټکس، او خپلواکه موټر چلول شامل دي.
- د طبیعی ژبی پروسس کول (NLP): NLP د کمپیوټر او انساني ژبې تر مینځ د تعامل پورې اړوند یو لړ فعالیتونه لري. پدې کې دندې شاملې دي لکه د متن طبقه بندي، د احساساتو تحلیل، د ژبې ژباړه، او د نوم ادارې پیژندنه. د NLP ماډلونه ډیری وختونه تخنیکونه لکه د توکیز کولو، سټیمنګ، او د مخکې روزل شوي ژبې ماډلونو لکه BERT یا GPT کارول.
دا فعالیتونه د مختلفو دندو استازیتوب کوي چې متخصصین د ماشین زده کړې سره کار کولو کې ښکیل دي. هر فعالیت د اصلي اصولو او تخنیکونو ژورې پوهاوي ته اړتیا لري ترڅو په مؤثره توګه د ماشین زده کړې حلونه ډیزاین، پلي او پلي کړي. د دې فعالیتونو په مهارت کولو سره، یو څوک کولی شي د ماشین زده کړې ځواک وکاروي ترڅو پیچلې ستونزې حل کړي او په مختلفو ډومینونو کې نوښت پرمخ بوځي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- ولې د ماشین زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو مرحله په جلا ازموینې ډیټاسیټ کې اړینه ده، او که دا مرحله پریښودل شي نو څه پیښ کیدی شي؟
- په نننۍ نړۍ کې د ماشین زده کړې ریښتینی ارزښت څه دی، او موږ څنګه کولی شو د هغې ریښتینی اغیز د یوازې ټیکنالوژیکي لوړوالي څخه توپیر کړو؟
- د یوې ځانګړې ستونزې لپاره د سم الګوریتم غوره کولو معیارونه کوم دي؟
- که څوک د ګوګل ماډل کاروي او په خپل مثال یې روزنه ورکوي ایا ګوګل د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي؟
- څنګه یو څوک پوهیږي چې د ML کوم ماډل باید وکارول شي، مخکې له دې چې روزنه ورکړل شي؟
- د بیرته راګرځولو دنده څه ده؟
- څنګه یو څوک کولی شي د ورټیکس AI او آټو ایم ایل جدولونو ترمنځ لیږد وکړي؟
- آیا دا ممکنه ده چې د Kaggle په کارولو سره د مالي معلوماتو اپلوډ کول او د R-squared، ARIMA یا GARCH په څیر اقتصادي ماډلونو په کارولو سره احصایوي تحلیل او وړاندوینې ترسره کړئ؟
- ایا د زړه د ناروغۍ د خطر وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول کیدی شي؟
- د ګوګل کلاوډ ماشین لرننګ د ورټیکس AI په نوم د بیا نومولو له امله اصلي بدلونونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ