د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین ډیری کلیدي مرحلې او ملاحظات پکې شامل دي. بې لیبل شوي ډیټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې دمخه ټاکل شوي هدف لیبلونه یا کټګورۍ نلري. هدف د ماډلونو رامینځته کول دي چې کولی شي په سمه توګه د نوي لیبل شوي ډیټا څخه زده شوي نمونو او اړیکو پراساس نوي ، نه لیدل شوي ډیټا په سمه توګه وړاندوینه یا طبقه بندي کړي. پدې ځواب کې ، موږ به د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین پروسه وپلټو ، د کلیدي مرحلو او تخنیکونو په ګوته کول به پکې شامل وي.
1. د معلوماتو مخکې پروسس کول:
د وړاندوینې ماډلونو رامینځته کولو دمخه ، دا د لیبل شوي معلوماتو دمخه پروسس کولو لپاره خورا مهم دی. پدې مرحله کې د ورک شوي ارزښتونو ، بهرنیانو او شور په اداره کولو سره د معلوماتو پاکول شامل دي. سربیره پردې، د معلوماتو نورمال کولو یا د معیاري کولو تخنیکونه ممکن پلي شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې ځانګړتیاوې یو منظم پیمانه او توزیع لري. د معلوماتو دمخه پروسس کول د ډیټا کیفیت ښه کولو او د وړاندوینې ماډلونو فعالیت ته وده ورکولو لپاره اړین دی.
2. د ځانګړتیا استخراج:
د فیچر استخراج هغه پروسه ده چې خام ډیټا د معنی لرونکي ځانګړتیاو سیټ ته بدلوي چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي. پدې مرحله کې د اړونده ځانګړتیاو غوره کول او په مناسب نمایش کې د هغوی بدلول شامل دي. تخنیکونه لکه د ابعاد کمول (د بیلګې په توګه د اصلي اجزا تحلیل) یا د فیچر انجینرۍ (د بیلګې په توګه د ډومین پوهې پراساس نوي ب featuresې رامینځته کول) ممکن د لیبل شوي ډیټا څخه خورا معلوماتي ب featuresو استخراج لپاره پلي شي. د فیچر استخراج د معلوماتو پیچلتیا کمولو کې مرسته کوي او د وړاندوینې ماډلونو موثریت او اغیزمنتوب ته وده ورکوي.
3. د ماډل انتخاب:
د مناسب ماډل غوره کول د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین کولو کې یو مهم ګام دی. د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونه شتون لري، هر یو د خپل انګیرنې، ځواک، او ضعف سره. د ماډل انتخاب په ځانګړې ستونزه، د معلوماتو طبیعت، او د مطلوب فعالیت معیارونو پورې اړه لري. د وړاندوینې ماډلینګ لپاره معمولا کارول شوي ماډلونه د پریکړې ونې ، د ملاتړ ویکتور ماشینونه ، تصادفي ځنګلونه ، او عصبي شبکې شامل دي. دا مهمه ده چې فکتورونه په پام کې ونیسو لکه تشریح، توزیع، او کمپیوټري اړتیاوې کله چې ماډل غوره کړئ.
4. د ماډل روزنه:
یوځل چې ماډل غوره شي، دا باید د شته بې لیبل شوي ډیټا په کارولو سره روزل شي. د روزنې پروسې په جریان کې، ماډل په ډاټا کې اصلي نمونې او اړیکې زده کوي. دا د یو ځانګړي هدف فعالیت اصلاح کولو سره ترلاسه کیږي ، لکه د وړاندوینې خطا کمول یا د احتمال اعظمي کول. د روزنې پروسه په تکراري ډول د ماډل پیرامیټونو تنظیم کول شامل دي ترڅو د وړاندوینې شوي محصولاتو او ریښتیني محصولاتو ترمینځ توپیر کم کړي. د اصلاح کولو الګوریتم او هایپرپرامیټرونو انتخاب کولی شي د وړاندوینې ماډل فعالیت باندې د پام وړ اغیزه وکړي.
5. د ماډل ارزونه:
د ماډل روزنې وروسته، دا اړینه ده چې د دې فعالیت ارزونه وکړي ترڅو د نوي، نه لیدل شوي ډاټا وړاندوینې یا طبقه بندي کولو کې د هغې اغیزمنتوب یقیني کړي. د ارزونې میټریکونه لکه دقت، دقت، یادول، او F1 سکور معمولا د ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. د کراس-تعقیب تخنیکونه، لکه د k-fold کراس اعتبار، کولی شي د ډیټا په ډیری فرعي سیټونو کې د ارزونې له لارې د ماډل فعالیت ډیر قوي اټکل چمتو کړي. د موډل ارزونه د احتمالي مسلو په پیژندلو کې مرسته کوي، لکه د ډیر فټینګ یا کم فټینګ، او د وړاندوینې ماډل اصلاح کولو لارښوونه کوي.
6. د ماډل ځای پرځای کول:
یوځل چې د وړاندوینې ماډل ډیزاین او ارزول شي ، نو دا د نوي ، نه لیدل شوي ډیټا په اړه وړاندوینې یا طبقه بندي کولو لپاره ګمارل کیدی شي. پدې کې د ماډل ادغام په غوښتنلیک یا سیسټم کې شامل دی چیرې چې دا کولی شي د ان پټ ډیټا واخلي او مطلوب محصول تولید کړي. په ګمارنه کې ممکن د توزیع وړتیا، د ریښتیني وخت فعالیت، او د موجوده زیربناوو سره ادغام په څیر نظرونه شامل وي. دا مهمه ده چې په ګمارل شوي چاپیریال کې د ماډل فعالیت وڅارئ او په دوره توګه د نوي ډیټا د شتون په صورت کې ماډل بیرته یا تازه کړئ.
د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین کې د معلوماتو دمخه پروسس کول ، د فیچر استخراج ، د ماډل انتخاب ، د ماډل روزنه ، د ماډل ارزونه ، او د ماډل پلي کول شامل دي. هر ګام د دقیق او مؤثره وړاندوینې ماډلونو رامینځته کولو کې مهم رول لوبوي. د دې ګامونو په تعقیب او د لیبل شوي ډیټا ځانګړو ځانګړتیاو په پام کې نیولو سره، د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د نوي، نه لیدل شوي ډاټا وړاندوینه یا طبقه بندي زده کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته ویناو ته
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ