څنګه یو څوک پوهیږي که یو ماډل په سمه توګه روزل شوی وي؟ ایا دقت یو کلیدي شاخص دی او ایا دا باید د 90٪ څخه پورته وي؟
دا معلومول چې ایا د ماشین زده کړې ماډل په سمه توګه روزل شوی د ماډل پراختیا پروسې یو مهم اړخ دی. پداسې حال کې چې دقت د ماډل د فعالیت ارزولو کې یو مهم میټریک (یا حتی کلیدي میټریک) دی، دا د ښه روزل شوي ماډل یوازینی شاخص ندی. د 90٪ څخه پورته دقت ترلاسه کول نړیوال ندي
تاسو څنګه کولی شئ د روزل شوي ژورې زده کړې ماډل فعالیت ارزونه وکړئ؟
د روزل شوي ژورې زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو لپاره، ډیری میتودونه او تخنیکونه کارول کیدی شي. د ارزونې دا میتودونه څیړونکو او متخصصینو ته اجازه ورکوي چې د دوی د ماډلونو اغیزمنتوب او دقت ارزونه وکړي، د دوی د فعالیت او د پرمختګ لپاره احتمالي ساحو کې ارزښتناکه بصیرت چمتو کوي. په دې ځواب کې، موږ به د ارزونې مختلف تخنیکونه وپلټئ چې معمولا کارول کیږي
د ازموینې په جریان کې د روزل شوي ماډل فعالیت څنګه ارزول کیدی شي؟
د ازموینې پرمهال د روزل شوي ماډل فعالیت ارزونه د ماډل اغیزمنتوب او اعتبار ارزولو کې یو مهم ګام دی. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژورې زده کړې کې، ډیری تخنیکونه او میټریکونه شتون لري چې د ازموینې پرمهال د روزل شوي ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي. دا
CNN څنګه د TensorFlow په کارولو سره روزل کیدی شي او اصلاح کیدی شي، او د هغې د فعالیت ارزولو لپاره د ارزونې ځینې عام معیارونه څه دي؟
د TensorFlow په کارولو سره د Convolutional Neural Network (CNN) روزنه او اصلاح کول څو مرحلې او تخنیکونه لري. په دې ځواب کې، موږ به د پروسې تفصيلي توضیحات وړاندې کړو او د CNN ماډل د فعالیت ارزولو لپاره کارول شوي ځینې عام ارزونې میټریکونو په اړه بحث وکړو. د TensorFlow په کارولو سره د CNN روزلو لپاره، موږ لومړی باید جوړښت تعریف کړو
موږ څنګه ازموینه کوو که SVM د SVM اصلاح کولو کې ډاټا په سمه توګه فټ کوي؟
د ازموینې لپاره چې ایا د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) د SVM اصلاح کولو کې ډاټا په سمه توګه فټ کوي، د ارزونې ډیری تخنیکونه کارول کیدی شي. د دې تخنیکونو هدف د SVM ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا ارزول دي ، دا ډاډ ترلاسه کول چې دا په مؤثره توګه د روزنې ډیټا څخه زده کوي او په ناڅرګندو مواردو کې دقیق وړاندوینې کوي. په دې ځواب کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د SVM اصلاح, د ازموینې بیاکتنه
R-squared څنګه په Python کې د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي؟
R-squared، چې د تعیین کفایت په نوم هم پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې په Python کې د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. دا یوه نښه وړاندې کوي چې د ماډل وړاندوینې د لیدل شوي معلوماتو سره څومره مناسب دي. دا اندازه په پراخه کچه د ریګریشن تحلیل کې کارول کیږي ترڅو د ماډل د فټ ښه والی ارزونه وکړي. ته
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د ډلبندۍ فټ کولو هدف څه دی؟
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د طبقه بندي تنظیم کول د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې مهم هدف ترسره کوي. د ریګریشن لومړنی هدف د ان پټ ځانګړتیاو پراساس د دوامداره شمیري ارزښتونو وړاندوینه کول دي. په هرصورت، داسې سناریوګانې شتون لري چیرې چې موږ اړتیا لرو چې ډاټا په جلا کټګوریو کې طبقه بندي کړو د دې پرځای چې د دوامداره ارزښتونو وړاندوینه وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار روزنه او ازموینه, د ازموینې بیاکتنه
په TFX کې د ارزونکي برخې هدف څه دی؟
په TFX کې د ارزونې برخه، کوم چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د ماشین زده کړې په ټولیز پایپ لاین کې مهم رول لوبوي. د دې هدف د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزول او د دوی اغیزمنتوب کې ارزښتناکه لید وړاندې کول دي. د ماډلونو لخوا د ځمکې ریښتیني لیبلونو سره د وړاندوینو پرتله کولو سره ، ارزونکی برخه فعالوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
AutoML طبیعي ژبه د روزل شوي ماډل فعالیت ارزولو لپاره کوم ارزونې میټریکونه وړاندې کوي؟
د آټو ایم ایل طبیعي ژبه، د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې لخوا چمتو شوي یو پیاوړی وسیله، د دودیز متن طبقه بندي په ساحه کې د روزل شوي ماډل فعالیت ارزولو لپاره د ارزونې مختلف معیارونه وړاندې کوي. دا ارزونې میټریکونه د ماډل اغیزمنتوب او دقت په ټاکلو کې اړین دي، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د دوی په اړه باخبره پریکړې وکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د دودیز متن ډلبندۍ لپاره د AutoML طبیعي ژبه, د ازموینې بیاکتنه
په AutoML جدولونو کې د تحلیل ټب کوم معلومات چمتو کوي؟
په AutoML جدولونو کې د تحلیل ټب د روزل شوي ماشین زده کړې ماډل په اړه مختلف مهم معلومات او لیدونه وړاندې کوي. دا د وسیلو او لیدونو پراخه سیټ وړاندیز کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ماډل فعالیت درک کړي ، د هغې اغیزې ارزونه وکړي ، او لاندې معلوماتو کې ارزښتناکه بصیرت ترلاسه کړي. یو له مهمو معلوماتو څخه چې په کې شتون لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د AutoML میزونه, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2