الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
مشین لرننگ کے دائرے میں، ہائپر پیرامیٹر الگورتھم کی کارکردگی اور رویے کا تعین کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ Hyperparameters وہ پیرامیٹرز ہیں جو سیکھنے کا عمل شروع ہونے سے پہلے سیٹ کیے جاتے ہیں۔ وہ تربیت کے دوران نہیں سیکھے جاتے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ سیکھنے کے عمل کو خود کنٹرول کرتے ہیں۔ اس کے برعکس، ماڈل پیرامیٹرز تربیت کے دوران سیکھے جاتے ہیں، جیسے وزن
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۔
کیا بیچ کا سائز، عہد اور ڈیٹاسیٹ کا سائز تمام ہائپرپیرامیٹر ہیں؟
بیچ کا سائز، عہد، اور ڈیٹاسیٹ کا سائز واقعی مشین لرننگ میں اہم پہلو ہیں اور انہیں عام طور پر ہائپر پیرامیٹر کہا جاتا ہے۔ اس تصور کو سمجھنے کے لیے، آئیے انفرادی طور پر ہر اصطلاح کا جائزہ لیں۔ بیچ کا سائز: بیچ کا سائز ایک ہائپر پیرامیٹر ہے جو تربیت کے دوران ماڈل کے وزن کو اپ ڈیٹ کرنے سے پہلے پروسیس کیے گئے نمونوں کی تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ کھیلتا ہے۔
ایم ایل ٹیوننگ پیرامیٹرز اور ہائپر پیرامیٹر ایک دوسرے سے کیسے متعلق ہیں؟
ٹیوننگ پیرامیٹرز اور ہائپر پیرامیٹر مشین لرننگ کے شعبے میں متعلقہ تصورات ہیں۔ ٹیوننگ پیرامیٹرز ایک مخصوص مشین لرننگ الگورتھم کے لیے مخصوص ہیں اور تربیت کے دوران الگورتھم کے رویے کو کنٹرول کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ دوسری طرف، ہائپر پیرامیٹر ایسے پیرامیٹرز ہیں جو ڈیٹا سے نہیں سیکھے گئے ہیں لیکن اس سے پہلے سیٹ کیے گئے ہیں۔
ہائپرپیرامیٹر کیا ہیں؟
ہائپر پیرامیٹر مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں۔ ہائپر پیرامیٹر کو سمجھنے کے لیے، سب سے پہلے مشین لرننگ کے تصور کو سمجھنا ضروری ہے۔ مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو الگورتھم اور ماڈل تیار کرنے پر مرکوز ہے جو ڈیٹا اور
گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیتی ماڈلز، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور پیشین گوئیوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے مختلف الگورتھم کا استعمال شامل ہے۔ ایسا ہی ایک الگورتھم گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم ہے۔ گریڈینٹ بوسٹنگ ایک طاقتور جوڑا سیکھنے کا طریقہ ہے جو متعدد کمزور سیکھنے والوں کو یکجا کرتا ہے، جیسے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, آٹو ایم ایل ویژن - حصہ 2
اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کے اندرونی کاموں کی گہرائی میں جانا کیوں ضروری ہے؟
مشین لرننگ الگورتھم میں اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے، ان کے اندرونی کاموں کی گہرائی میں جانا ضروری ہے۔ یہ خاص طور پر گہری تعلیم کے میدان میں درست ہے، جہاں پیچیدہ اعصابی نیٹ ورکس کو کھیل کھیلنے جیسے کاموں کو انجام دینے کی تربیت دی جاتی ہے۔ ان الگورتھم کے بنیادی میکانزم اور اصولوں کو سمجھ کر، ہم باخبر بنا سکتے ہیں۔
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو استعمال کرنے کے لیے کون سی تین اصطلاحات کو سمجھنے کی ضرورت ہے؟
گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے، تین کلیدی اصطلاحات کو سمجھنا ضروری ہے: مطالعہ، آزمائش، اور پیمائش۔ یہ شرائط AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کی صلاحیتوں کو سمجھنے اور ان سے فائدہ اٹھانے کی بنیاد بناتے ہیں۔ سب سے پہلے، ایک مطالعہ سے مراد آزمائشوں کا ایک منظم سیٹ ہے جس کا مقصد a کو بہتر بنانا ہے۔
غیر مشین لرننگ سسٹم کو بہتر بنانے کے لیے AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا استعمال کیسے کیا جا سکتا ہے؟
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر گوگل کلاؤڈ کی طرف سے پیش کردہ ایک طاقتور ٹول ہے جسے نان مشین لرننگ سسٹم کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اگرچہ یہ بنیادی طور پر مشین لرننگ ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، لیکن اسے اصلاح کی تکنیکوں کو لاگو کرکے نان ایم ایل سسٹمز کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے بھی فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ یہ سمجھنے کے لیے کہ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اگر آپ غلط لیبل والی تصاویر یا اپنے ماڈل کی کارکردگی کے ساتھ دیگر مسائل کی نشاندہی کرتے ہیں تو آپ کیا کر سکتے ہیں؟
مشین لرننگ ماڈلز کے ساتھ کام کرتے وقت، غلط لیبل والی تصاویر یا ماڈل کی کارکردگی کے ساتھ دیگر مسائل کا سامنا کرنا کوئی معمولی بات نہیں ہے۔ یہ مسائل مختلف وجوہات کی وجہ سے پیدا ہو سکتے ہیں جیسے ڈیٹا کو لیبل لگانے میں انسانی غلطی، تربیتی ڈیٹا میں تعصب، یا خود ماڈل کی حدود۔ تاہم، ان پر توجہ دینا ضروری ہے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, آٹو ایم ایل ویژن - حصہ 2, امتحان کا جائزہ
- 1
- 2