مشین سیکھنے میں بہت زیادہ استعمال ہونے والا معلوماتی نظام ہے ۔ یہ نمونہسازی کو بہتر بنانے کے کام کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے ۔
بنیادی چیز آف گریٹڈنٹ ڈیسیاے کا
گر ⁇ نسل میں کمی واقع ہونے کے ساتھ ساتھ کمیت کے منفی کشش ثقل کی سمت میں حرکت کرتے ہوئے ماڈل پیرامیٹر کا ایزرق (Arizing serative) کو اصولی طور پر شامل کیا جاتا ہے۔یہ عمل اس وقت تک جاری رہتا ہے جب تک ماڈل سلفر کم تر نہ ہو جائے، پیشینگوئیوں میں غلطیوں کو کم کرنے کے بعد۔
سنگین نتائج
کشش نسل کی تین بنیادی اقسام ہیں، ہر ایک مختلف قسم کے تناسب کے لیے مخصوص ہے:
- Batch Gradent Decent: سارے ڈیٹا سیٹ کو استعمال کرتا ہے تاکہ ہر ایک ہی انجریشن میں کشش ثقل کی گنتی کی جا سکے۔یہ درست ہے مگر بڑے ڈیٹا کے لیے سستا ہو سکتا ہے۔
- اسکوچکٹک گراڈینٹ ڈیسنٹ (ایس جی ڈی): ایک وقت میں استعمال ہونے والی ڈیٹا پوائنٹ استعمال کرتا ہے، جس سے اپ ڈیٹس تیز لیکن نوسیر بناتا ہے۔
- منی-بابیک گریننٹ ڈیسنٹ: ڈیٹا کے چھوٹے چھوٹے چھوٹے چھوٹے چھوٹے چھوٹے چھوٹے ڈیٹای آلات استعمال کرتے ہوئے ان کے استعمال سے کومبینہ اور اسٹیک طریقہ کار کو ملاتی ہے۔
اُن کی مدد کریں
اسکے علاوہ ، اس سے بھی زیادہ اہم باتیں ہوتی ہیں ۔
- [foing rate Tung: [1] قدم حجم کو درست کرنے کے لیے توازن اور استحکام کو متوازن کرنے کے لیے.
- ] مُوَم: [1] ماضی کی کششات کو اپ ڈیٹ کرنے اور مقامی منیما سے بچنے کے لیے کارپوریٹڈ کرنے میں شامل ہیں۔
- Adaptive settlement:] ایڈا گریڈ، RMSPress یا آدم جو تربیت کے دوران سیکھنے کی شرح کو متوازن بناتے ہیں۔
سنگین نتائج
تربیت کے دوران نقصان کا انتظام کرنے سے والدین کو یہ اندازہ لگانا چاہئے کہ وہ کس قسم کی اور کیسے کام انجام دے سکتے ہیں ۔