مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
مشین لرننگ ماڈل میں عہدوں کی تعداد اور پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان تعلق ایک اہم پہلو ہے جو ماڈل کی کارکردگی اور عام کرنے کی صلاحیت کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے۔ ایک عہد سے مراد پورے ٹریننگ ڈیٹاسیٹ سے ایک مکمل پاس ہوتا ہے۔ یہ سمجھنا کہ کس طرح عہدوں کی تعداد پیشین گوئی کی درستگی کو متاثر کرتی ہے۔
گہری تعلیم میں عہدوں کو استعمال کرنے کا مقصد کیا ہے؟
ڈیپ لرننگ میں عہدوں کو استعمال کرنے کا مقصد ماڈل میں تربیتی ڈیٹا کو تکراری طور پر پیش کرکے اعصابی نیٹ ورک کو تربیت دینا ہے۔ ایک عہد کی تعریف پورے ٹریننگ ڈیٹاسیٹ سے ایک مکمل پاس کے طور پر کی جاتی ہے۔ ہر دور کے دوران، ماڈل آؤٹ پٹ کی پیشن گوئی کرنے میں ہونے والی غلطی کی بنیاد پر اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔
فن تعمیر اور کارکردگی کے لحاظ سے بیس لائن، چھوٹے اور بڑے ماڈلز میں کیا فرق تھا؟
فن تعمیر اور کارکردگی کے لحاظ سے بیس لائن، چھوٹے اور بڑے ماڈلز کے درمیان فرق کو ہر ماڈل میں استعمال ہونے والی پرتوں، اکائیوں اور پیرامیٹرز کی تعداد میں تغیرات سے منسوب کیا جا سکتا ہے۔ عام طور پر، نیورل نیٹ ورک ماڈل کے فن تعمیر سے مراد اس کی تہوں کی تنظیم اور ترتیب ہے، جبکہ کارکردگی سے مراد یہ ہے کہ کس طرح
ماڈل کی کارکردگی کے لحاظ سے انڈر فٹنگ اوور فٹنگ سے کیسے مختلف ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز میں انڈر فٹنگ اور اوور فٹنگ دو عام مسائل ہیں جو ان کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتے ہیں۔ ماڈل کی کارکردگی کے لحاظ سے، انڈر فٹنگ اس وقت ہوتی ہے جب کوئی ماڈل ڈیٹا میں بنیادی نمونوں کو حاصل کرنے کے لیے بہت آسان ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں پیشین گوئی کی درستگی خراب ہوتی ہے۔ دوسری طرف، اوور فٹنگ اس وقت ہوتی ہے جب ایک ماڈل بہت پیچیدہ ہو جاتا ہے۔
انڈر فٹنگ کے تصور کی وضاحت کریں اور یہ مشین لرننگ ماڈلز میں کیوں ہوتا ہے۔
انڈر فٹنگ ایک ایسا رجحان ہے جو مشین لرننگ ماڈلز میں اس وقت ہوتا ہے جب ماڈل ڈیٹا میں موجود بنیادی نمونوں اور رشتوں کو حاصل کرنے میں ناکام ہو جاتا ہے۔ اس کی خصوصیت اعلی تعصب اور کم تغیر سے ہوتی ہے، جس کے نتیجے میں ایک ایسا ماڈل ہوتا ہے جو ڈیٹا کی پیچیدگی کو درست طریقے سے پیش کرنے کے لیے بہت آسان ہے۔ اس وضاحت میں، ہم کریں گے
نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی میں کیا انحرافات دیکھے گئے؟
نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر مشین لرننگ ماڈل کی کارکردگی ٹریننگ ڈیٹا پر اس کی کارکردگی سے ہٹ سکتی ہے۔ یہ انحراف، جسے عامی غلطیوں کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، ماڈل اور ڈیٹا میں کئی عوامل کی وجہ سے پیدا ہوتے ہیں۔ آٹو ایم ایل ویژن کے تناظر میں، تصویر کی درجہ بندی کے کاموں کے لیے گوگل کلاؤڈ کے ذریعے فراہم کردہ ایک طاقتور ٹول،