کسی کو کیسے پتہ چلے گا کہ ماڈل کو صحیح طریقے سے تربیت دی گئی ہے؟ کیا درستگی ایک اہم اشارے ہے اور کیا اسے 90% سے اوپر ہونا ضروری ہے؟
اس بات کا تعین کرنا کہ آیا مشین لرننگ ماڈل مناسب طریقے سے تربیت یافتہ ہے ماڈل کی ترقی کے عمل کا ایک اہم پہلو ہے۔ اگرچہ درستگی ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے میں ایک اہم میٹرک (یا ایک کلیدی میٹرک) ہے، لیکن یہ ایک اچھی تربیت یافتہ ماڈل کا واحد اشارہ نہیں ہے۔ 90% سے زیادہ درستگی حاصل کرنا عالمگیر نہیں ہے۔
آپ تربیت یافتہ ڈیپ لرننگ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کیسے لگا سکتے ہیں؟
تربیت یافتہ ڈیپ لرننگ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے، کئی میٹرکس اور تکنیکوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تشخیص کے یہ طریقے محققین اور پریکٹیشنرز کو اپنے ماڈلز کی تاثیر اور درستگی کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتے ہیں، ان کی کارکردگی اور بہتری کے ممکنہ شعبوں کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم عام طور پر استعمال ہونے والی مختلف تشخیصی تکنیکوں کو تلاش کریں گے۔
جانچ کے دوران تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کیسے لگایا جا سکتا ہے؟
جانچ کے دوران تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانا ماڈل کی تاثیر اور وشوسنییتا کا جائزہ لینے میں ایک اہم قدم ہے۔ مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ٹینسرفلو کے ساتھ ڈیپ لرننگ میں، ایسی کئی تکنیکیں اور میٹرکس ہیں جن کو جانچ کے دوران تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ
TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے CNN کو کس طرح تربیت اور بہتر بنایا جا سکتا ہے، اور اس کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے کچھ عام تشخیصی میٹرکس کیا ہیں؟
TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے Convolutional Neural Network (CNN) کی تربیت اور اصلاح میں کئی مراحل اور تکنیک شامل ہیں۔ اس جواب میں، ہم اس عمل کی تفصیلی وضاحت فراہم کریں گے اور CNN ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہونے والی کچھ عام تشخیصی میٹرکس پر بات کریں گے۔ TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے CNN کو تربیت دینے کے لیے، ہمیں پہلے فن تعمیر کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے۔
اگر SVM SVM آپٹیمائزیشن میں ڈیٹا کو درست طریقے سے فٹ کرتا ہے تو ہم کیسے جانچیں گے؟
یہ جانچنے کے لیے کہ آیا کوئی سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) SVM آپٹیمائزیشن میں ڈیٹا کو درست طریقے سے فٹ کرتی ہے، کئی تشخیصی تکنیکوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ان تکنیکوں کا مقصد SVM ماڈل کی کارکردگی اور عام کرنے کی صلاحیت کا اندازہ لگانا ہے، اس بات کو یقینی بنانا کہ یہ تربیتی ڈیٹا سے مؤثر طریقے سے سیکھ رہا ہے اور نادیدہ واقعات پر درست پیشین گوئیاں کر رہا ہے۔ اس جواب میں،
Python میں مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے R-squared کا استعمال کیسے کیا جا سکتا ہے؟
R-squared، جسے تعیّن کے گتانک کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، ایک شماریاتی پیمانہ ہے جو Python میں مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ اس بات کا اشارہ فراہم کرتا ہے کہ ماڈل کی پیشین گوئیاں مشاہدہ شدہ ڈیٹا پر کتنی اچھی طرح فٹ بیٹھتی ہیں۔ یہ پیمانہ ریگریشن تجزیہ میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے تاکہ کسی ماڈل کے فٹ ہونے کی خوبی کا اندازہ لگایا جا سکے۔ کو
رجعت کی تربیت اور جانچ میں درجہ بندی کرنے کا مقصد کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں ریگریشن ٹریننگ اور ٹیسٹنگ میں درجہ بندی کرنے والا ایک اہم مقصد پورا کرتا ہے۔ رجعت کا بنیادی مقصد ان پٹ خصوصیات کی بنیاد پر مسلسل عددی اقدار کی پیش گوئی کرنا ہے۔ تاہم، ایسے منظرنامے موجود ہیں جہاں ہمیں ڈیٹا کو متواتر اقدار کی پیش گوئی کرنے کے بجائے مجرد زمروں میں درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, رجریشن, رجعت کی تربیت اور جانچ, امتحان کا جائزہ
TFX میں ایویلیویٹر جزو کا مقصد کیا ہے؟
TFX میں Evaluator جزو، جس کا مطلب TensorFlow Extended ہے، مجموعی مشین لرننگ پائپ لائن میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اس کا مقصد مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینا اور ان کی تاثیر کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرنا ہے۔ ماڈلز کی طرف سے کی گئی پیشین گوئیوں کا زمینی سچائی کے لیبلز کے ساتھ موازنہ کر کے، ایویلیویٹر جزو قابل بناتا ہے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء, امتحان کا جائزہ
آٹو ایم ایل نیچرل لینگویج تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے کون سی تشخیصی میٹرکس فراہم کرتی ہے؟
آٹو ایم ایل نیچرل لینگویج، گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کی طرف سے فراہم کردہ ایک طاقتور ٹول، اپنی مرضی کے متن کی درجہ بندی کے میدان میں تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے مختلف قسم کے تشخیصی میٹرکس پیش کرتا ہے۔ یہ تشخیصی میٹرکس ماڈل کی تاثیر اور درستگی کا تعین کرنے کے لیے ضروری ہیں، جو صارفین کو ان کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مہارت, کسٹم متن کی درجہ بندی کے لئے AutoML قدرتی زبان, امتحان کا جائزہ
آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تجزیہ ٹیب کیا معلومات فراہم کرتا ہے؟
آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تجزیہ ٹیب تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل کے بارے میں مختلف اہم معلومات اور بصیرت فراہم کرتا ہے۔ یہ ٹولز اور تصورات کا ایک جامع سیٹ پیش کرتا ہے جو صارفین کو ماڈل کی کارکردگی کو سمجھنے، اس کی تاثیر کا جائزہ لینے، اور بنیادی ڈیٹا میں قیمتی بصیرت حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ میں دستیاب معلومات کے کلیدی ٹکڑوں میں سے ایک
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مہارت, آٹو ایم ایل میزیں, امتحان کا جائزہ
- 1
- 2