TensorFlow پیشین گوئیوں اور اصل ڈیٹا کے درمیان فرق کو کم کرنے کے لیے ماڈل کے پیرامیٹرز کو کیسے بہتر بناتا ہے؟
ہفتہ ، 05 اگست 2023۔
by ای آئی ٹی سی اے اکیڈمی
TensorFlow ایک طاقتور اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے جو پیشین گوئیوں اور حقیقی ڈیٹا کے درمیان فرق کو کم کرنے کے لیے مختلف قسم کے آپٹیمائزیشن الگورتھم پیش کرتا ہے۔ TensorFlow میں ماڈل کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے عمل میں کئی اہم مراحل شامل ہوتے ہیں، جیسے نقصان کے فنکشن کی وضاحت، ایک اصلاح کار کا انتخاب، متغیرات کو شروع کرنا، اور تکراری اپ ڈیٹس کو انجام دینا۔ سب سے پہلے،
کچھ ہائپرپیرامیٹر کیا ہیں جن کے ساتھ ہم اپنے ماڈل میں اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے تجربہ کر سکتے ہیں؟
بدھ ، 02 اگست 2023۔
by ای آئی ٹی سی اے اکیڈمی
ہمارے مشین لرننگ ماڈل میں اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے، کئی ہائپر پیرامیٹر ہیں جن کے ساتھ ہم تجربہ کر سکتے ہیں۔ ہائپرپیرامیٹرس قابل ایڈجسٹ پیرامیٹرز ہیں جو سیکھنے کا عمل شروع ہونے سے پہلے سیٹ کیے جاتے ہیں۔ وہ سیکھنے کے الگورتھم کے رویے کو کنٹرول کرتے ہیں اور ماڈل کی کارکردگی پر نمایاں اثر ڈالتے ہیں۔ غور کرنے کے لئے ایک اہم ہائپر پیرامیٹر ہے۔