Waa maxay xad dhaafka ah?

Waa maxay xad dhaafka ah?

Markaad tababarto shabakada neerfaha, waa inaad ka fogaataa ku-habboonaanta xad dhaafka ah. Kusoo kabashada waa arrin ka dhex jirta barashada mashiinka iyo tirakoobka halkaas oo moodalku si aad ah u barto qaababka xogta tababarka, isagoo si fiican u sharaxaya xogta tababarka laakiin ku guul daraystay inuu soo koobo awoodiisa saadaalinta qaybaha kale ee xogta.

Si kale haddii loo dhigo, marka laga hadlayo qaabka ku habboon waxa uu inta badan muujin doonaa saxsanaan aad u sarreeya oo ku saabsan kaydka xogta tababarka laakiin saxnaanta hoose ee xogta la ururiyey oo la dhex marin doono qaabka mustaqbalka. Taasi waa qeexitaan degdeg ah oo ku-habboonaanta xad-dhaafka ah, laakiin aynu si faahfaahsan uga gudubno fikradda ku-habboonaanta xad-dhaafka ah. Aan eegno sida ay u dhacdo xir-xirnaanta xad dhaafka ah iyo sida looga hortagi karo.

Fahamka "Fit" iyo Fahamka

Waa waxtar leh in la eego fikradda liidata iyo "ku haboon” guud ahaan marka laga hadlayo ku-habboonaanta xad dhaafka ah. Marka aanu tababarno nooc waxaanu isku dayaynaa inaanu horumarino qaab-dhismeed awood u leh inuu saadaaliyo dabeecadda, ama fasalka, walxaha ku jira xog-ururinta, iyadoo lagu salaynayo sifooyinka qeexaya alaabtaas. Qaabku waa inuu awoodaa inuu sharaxo qaab ka mid ah xogta xogta oo uu saadaaliyo fasalada dhibcaha xogta mustaqbalka ee ku salaysan qaabkan. Sida ugu wanagsan ee moodelku u sharxayo xidhiidhka ka dhexeeya sifooyinka shaxda tababarka, inta badan "ku haboon" moodelkeenu waa.

Khadka buluuga ah wuxuu u taagan yahay saadaasha moodeel aan ku habboonayn, halka khadka cagaaran uu ka dhigan yahay qaab ku habboon. Sawirka: Pep Roca iyadoo la sii marayo Wikimedia Commons, CC BY SA 3.0, (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Reg_ls_curvil%C3%ADnia.svg)

Qaabka si liidata u sharaxaya xidhiidhka ka dhexeeya sifooyinka xogta tababarka oo markaas ku guul daraystay in uu si sax ah u kala saaro tusaalooyinka xogta mustaqbalka ku habboonayn xogta tababarka. Haddii aad sawiri lahayd xidhiidhka la saadaaliyay ee moodal aan habboonayn oo lid ku ah isgoysyada dhabta ah ee astaamaha iyo sumadaha, saadaasha waxay ka baxaysaa calaamadda. Haddii aan haysano garaaf leh qiyamka dhabta ah ee shaxda tababarka, qaabka aad u liidata ayaa si weyn u seegi doona inta badan dhibcaha xogta. Qaabka ku habboon ayaa laga yaabaa inuu gooyo dariiqa bartamaha dhibcaha xogta, iyadoo dhibcaha xogta shakhsi ahaaneed ay ka baxsan yihiin qiyamka la saadaaliyay wax yar oo keliya.

Hoos-u-dhigiddu waxay badanaa dhacdaa marka ay jirto xog ku filan si loo abuuro moodal sax ah, ama marka la isku dayayo in la naqshadeeyo moodal toosan oo leh xog aan toos ahayn. Xog badan oo tababar ah ama sifooyin badan ayaa inta badan kaa caawin doona yaraynta liidashada.

Haddaba maxaynu u samayn waynay qaab si fiican u sharaxaya qodob kasta oo ka mid ah xogta tababarka? Hubaal saxnaanta qumman ayaa la jecel yahay? Abuuritaanka qaab si fiican u bartay qaababka xogta tababarka ayaa ah waxa sababta xad-dhaafka ah. Qaabka xogta tababarka iyo kuwa kale, xog-ururinta mustaqbalka ee aad ku dhex waddo qaabka ma ahaan doonaan kuwo isku mid ah. Waxay u badan tahay inay aad isugu shabahaan dhinacyo badan, laakiin sidoo kale waxay ku kala duwanaan doonaan siyaabo muhiim ah. Sidaa darteed, samaynta qaab si fiican u sharaxaya xogta tababarka waxay la macno tahay inaad ku dhammaynayso aragti ku saabsan xidhiidhka ka dhexeeya sifooyinka aan si fiican u soo koobin xogta kale.

Fahamka Ku-habboonaanta xad dhaafka ah

Ku-habboonaanta xad-dhaafku waxay dhacdaa marka moodalku si fiican u barto tafaasiisha ku jirta xogta tababarka, taasoo keenta in moodalku dhibsado marka saadaasha lagu sameeyo xogta dibadda. Tani waxay dhici kartaa marka moodelku aanu baran oo keliya sifooyinka xogta, uu sidoo kale barto isbeddellada random ama buuq gudaha xog-ururinta, iyadoo muhiimad saaraysa dhacdooyinkan aan tooska ahayn/aan muhiimka ahayn.

Ku-habboonaanta xad-dhaafka ah waxay u badan tahay inay dhacdo marka moodooyinka aan tooska ahayn la isticmaalo, maadaama ay aad u dabacsan yihiin marka la baranayo astaamaha xogta. Algorithms-yada barashada mashiinka aan-parametric waxay inta badan leeyihiin qiyaaso iyo farsamooyin kala duwan oo lagu dabaqi karo si loo xakameeyo dareenka moodeelka ee xogta oo markaas hoos loo dhigo ku-habboonaanta. Tusaale ahaan, daydo geed go'aan aad bay ugu nugul yihiin xidhitaannada xad-dhaafka ah, laakiin farsamada loo yaqaan manjooyinku waxa loo isticmaali karaa in si aan kala sooc lahayn looga saaro qaar ka mid ah faahfaahinta uu tusaaluhu bartay.

Haddii aad sawiri lahayd saadaasha tusaalaha ee faashashka X iyo Y, waxaad yeelan doontaa xariiq saadaasha ah ee zigzags gadaal iyo gadaal, taas oo ka tarjumaysa xaqiiqda ah in moodalku aad isugu dayay inuu ku habboonaado dhammaan dhibcaha xogta ku jira. sharraxaaddiisa.

Xakamaynta Qalabaynta xad dhaafka ah

Markaan tababareyno moodel, waxaan rabnaa in moodelku aanu khaladaad samayn. Marka waxqabadka moodeelku uu ku soo ururo samaynta saadaalin sax ah dhammaan dhibcaha xogta ee kaydka xogta tababarka, ku habboonaanta ayaa noqonaysa mid ka sii wanaagsan. Qaabka ku habboon ayaa awood u leh inuu sharaxo ku dhawaad ​​dhammaan xog-ururinta tababarka isagoon si xad dhaaf ah u buuxin.

Sida moodelku u tababaro waxqabadkiisu wuu soo hagaagayaa wakhti ka dib. Heerka qaladka moodelku wuu yaraan doonaa marka wakhtiga tababarku dhaafo, laakiin waxa kaliya oo hoos u dhacaya ilaa meel cayiman. Meesha uu waxqabadka moodeelka ee goobta imtixaanku bilaabay inuu mar kale kor u kaco ayaa caadi ahaan ah barta uu ku habboonaantu ka dhacayso. Si loo helo habka ugu habboon ee moodelka, waxaan rabnaa inaan joojino tababarka qaabka meesha ugu hooseysa ee khasaaraha ee shaxda tababarka, ka hor inta uusan qaladku bilaabin inuu sii kordho mar kale. Meesha ugu fiican ee joogsiga waxaa lagu ogaan karaa iyadoo la sawirayo waxqabadka tusaalaha inta lagu jiro waqtiga tababarka iyo joojinta tababarka marka khasaaruhu uu hooseeyo. Si kastaba ha ahaatee, hal khatar ah oo leh habkan lagu xakameynayo ku-habboonaanta xad-dhaafka ah ayaa ah in qeexida meesha ugu dambeysa ee tababarka ee ku saleysan waxqabadka imtixaanka macnaheedu waa in xogta imtixaanku ay noqoto mid lagu daro habka tababarka, oo ay lumiso heerkeeda sida xogta "aan la taaban".

Waxaa jira dhowr siyaabood oo kala duwan oo mid ka mid ah loola dagaallamo xad-dhaafka ah. Mid ka mid ah dariiqooyinka lagu yareeynayo ku-habboonaanta xad-dhaafka ah waa in la isticmaalo xeelad dib-u-samaynta, taas oo ku shaqeysa iyada oo la qiyaasayo saxnaanta qaabka. Waxa kale oo aad isticmaali kartaa a ansaxinta dataset marka lagu daro jaantuska imtixaanka oo qor saxnaanta tababarka ee ka dhanka ah dejinta ansaxinta bedelka xogta xogta. Tani waxay ka dhigaysaa xog-ururintaada mid aan la arki karin. Habka dib-u-samaynta caanka ah waa K- laablaabyada ansaxinta isdhaafsiga. Farsamadani waxay awood kuu siinaysaa inaad xogtaada u qaybiso qaybo-hoosaadyo lagu tabobaray qaabka, ka dibna waxqabadka moodeelka qayb-hoosaadyada ayaa la falanqeeyaa si loo qiyaaso sida qaabku u fulin doono xogta dibadda.

Isticmaalka ansaxinta iskutallaabtu waa mid ka mid ah siyaabaha ugu wanaagsan ee lagu qiyaasi karo saxsanaanta moodeelka xogta aan la arkin, iyo marka lagu daro kaydinta xogta saxda ah inta badan waa la hayn karaa ugu yaraan.