Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման չափանիշները:

Մեքենայական ուսուցման չափորոշիչները ստանդարտացված տվյալների հավաքածուներ են, չափումներ և ելակետեր, որոնք ակադեմիկոսներին և մասնագետներին հնարավորություն են տալիս օբյեկտիվ և հետևողականորեն գնահատել մեքենայական ուսուցման մոդելների կատարողականը: Նրանք գործում են որպես տարբեր ալգորիթմների և ռազմավարությունների հակադրման չափանիշ՝ թույլ տալով մեզ գնահատել մեր մոդելների արդյունավետությունը: Այս ստանդարտները շատ կարևոր են, քանի որ դրանք համեմատության հիմք են տալիս՝ հնարավորություն տալով հետազոտողներին անաչառ գնահատել տարբեր մոդելների առավելություններն ու թերությունները: Այս հոդվածում մենք կանդրադառնանք մեքենայական ուսուցման չափանիշներին:

Հասկանալով մեքենայական ուսուցման չափանիշները

Մեքենայական ուսուցման հենանիշերն են բազային գծերը, գնահատման միջոցառումները և ստանդարտացված տվյալների հավաքածուները, որոնք օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման մոդելների արդյունավետությունը գնահատելու և համեմատելու համար: Նրանք ակադեմիկոսներին և պրակտիկ աշխատողներին տալիս են տարբեր ալգորիթմների և ռազմավարությունների գնահատման ստանդարտ շրջանակ՝ հնարավորություն տալով նրանց անաչառ գնահատել իրենց մոդելների արդյունավետությունը: Այս հենանիշերը խնամքով ընտրվել և ստեղծվել են՝ արտացոլելու մեքենայական ուսուցման որոշակի առաջադրանքներ և տիրույթներ՝ երաշխավորելով արդար և հետևողական գնահատման ընթացակարգ: Գործելով որպես մոդելի գնահատման համեմատության կետ՝ հենանիշերը կարևոր են մեքենայական ուսուցման ոլորտում: Նրանք թույլ են տալիս հետազոտողներին գնահատել, թե որքան լավ են իրենց մոդելները կատարում որոշակի առաջադրանքներ՝ համեմատած կանխորոշված հենանիշերի հետ:

Հենանիշների տեսակները

Դասակարգման հենանիշ

Դասակարգման հենանիշները կենտրոնանում են մուտքերը կանխորոշված խմբերի դասակարգելու վրա: Որպես օրինակ, MNIST տվյալների բազայի ձեռագիր թվանշանները ծառայում են որպես նկարների դասակարգման առաջադրանքների հայտնի չափանիշ: Մոդելների համար դժվար է նկարները ճիշտ դասակարգել համապատասխան թվանշանների կատեգորիայի մեջ:

Ռեգրեսիայի չափանիշ

Շարունակական թվային արժեքների կանխատեսումը ռեգրեսիոն չափորոշիչի բաղադրիչ է: Իրավիճակներում, ինչպիսիք են բնակարանների գների կանխատեսումը կամ ֆոնդային շուկայի շարժումները, այս հենանիշերը հաճախ օգտագործվում են: Ելնելով իրական նպատակներին շատ նման արժեքներ կանխատեսելու նրանց կարողությունից, ռեգրեսիոն մոդելի կատարողականը գնահատվում է:

Օբյեկտների հայտնաբերման չափանիշ

Օբյեկտների հայտնաբերման հենանիշերը չափում են նկարներում և տեսանյութերում իրերը գտնելու և նույնականացնելու մոդելի կարողությունը: Նրանք առաջարկում են միատեսակ տվյալների շտեմարաններ՝ սահմանափակող տուփի ծանոթագրություններով և օբյեկտների պիտակներով: Օբյեկտների ճանաչման հանրաճանաչ չափանիշները ներառում են PASCAL VOC-ը և COCO-ն, որոնք պարունակում են տարբեր կատեգորիաներ և իրական աշխարհի դժվար նկարներ:

Բնական լեզվի մշակման չափանիշ

Բնական լեզվի մշակման (NLP) հենանիշերը չափում են, թե որքան լավ են մոդելները կատարում առաջադրանքները, ներառյալ զգացմունքների վերլուծությունը, հարցերի լուծումը և տեքստի արտադրությունը: Այս հենանիշերը հաճախ օգտագործում են տվյալների հավաքածուներ, ինչպիսիք են Ընդհանուր լեզուների ըմբռնման գնահատման չափանիշը (GLUE) և Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)՝ որոշ NLP առաջադրանքների վրա մոդելի կատարողականությունը գնահատելու համար:

Մեքենայի ուսուցման չափորոշիչներ

Պատկերների դասակարգման հենանիշներ

MNIST. MNIST-ը հանրահայտ հենանիշային տվյալների բազա է, որը ներառում է 10000 լուսանկար թեստավորման համար և 60000 ձեռագիր թվանշանների պատկերներ մարզման համար: Այն երկար ժամանակ օգտագործվել է որպես պատկերների դասակարգման մոդելների և ալգորիթմների գնահատման կարևոր չափանիշ:

CIFAR−10 և CIFAR−100. Պատկերների դասակարգման համար ընդհանուր օգտագործվող հենանիշերն են՝ CIFAR−10 և CIFAR−100: Մինչ CIFAR−10-ը ընդլայնում է շրջանակը մինչև 60,000 փոքր, ցածր լուծաչափով նկարներ, որոնք կազմակերպված են տասը խմբերի, CIFAR−100-ը նեղացնում է ուշադրությունը մինչև 100 դաս՝ դարձնելով դասակարգման ալգորիթմների ճշգրիտ աշխատանքը:

ImageNet. Միլիոնավոր պիտակավորված լուսանկարներ հարյուրավոր տարբեր իրերի կատեգորիաներից կազմում են հսկայական տվյալների հավաքածու, որը հայտնի է որպես ImageNet: Այն զգալիորեն նպաստել է համակարգչային տեսողության զարգացմանը և օգտագործվում է որպես չափանիշ նկարների դասակարգման բարդ ալգորիթմների գնահատման համար:

Բնական լեզվի մշակման հենանիշներ

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD). SQuAD-ը ծառայում է որպես հարց-պատասխանող առաջադրանքների չափանիշ, որտեղ մոդելները գնահատվում են, թե որքան լավ են նրանք կարող արձագանքել հարցերին որոշակի համատեքստերում: Հարցերի և հատվածների իր մեծ բազմազանության պատճառով այն դժվարին չափանիշ է տալիս NLP մոդելների համար:

GLUE հենանիշ. Լեզվի ընդհանուր ըմբռնման գնահատման (GLUE) չափանիշով նախատեսված NLP առաջադրանքներից են նախադասությունների դասակարգումը, զգացմունքների վերլուծությունը և տեքստային բովանդակությունը: Այն ծառայում է որպես սպառիչ չափանիշ մոդելների ընդհանրացման և լեզվական բարդության գնահատման համար:

CoNLL-ի ընդհանուր առաջադրանքները. խոսքի մասի հատկորոշումը, անվանված միավորի նույնականացումը և համադրման լուծումը որոշ խնդիրներ են, որոնք արծարծվում են Հաշվողական բնական լեզվի ուսուցման համաժողովի (CoNLL) Համատեղ առաջադրանքներում: Այս գործողությունները առաջ են մղում NLP հետազոտության որոշակի առարկաներ:

Օբյեկտների հայտնաբերման հենանիշներ

PASCAL VOC. PASCAL VOC տվյալների բազան առաջարկում է սահմանափակող տուփեր և տարրերի պիտակներ նկարների համար՝ դարձնելով այն լավ հենանիշ օբյեկտների տեղայնացման և նույնականացման հետ կապված առաջադրանքների համար: Այն ապահովում է հայտնաբերման մոդելների գնահատման ստանդարտ և ընդգրկում է մի շարք տարրերի տեսակներ:

COCO. Օբյեկտների ճանաչման, սեգմենտավորման և վերնագրերի համար առավել լայնորեն օգտագործվող հենանիշերից մեկը Համատեքստում ընդհանուր առարկաներ (COCO) հավաքածուն է: Մոդելների համար դժվար է ճշգրիտ ճանաչել և տեղայնացնել տարրերը, քանի որ լայնածավալ տվյալների բազայի օբյեկտների տեսակների բազմազանությունը և բարդ սցենարները:

Բաց պատկերներ. հսկայական հավաքածուի միլիոնավոր լուսանկարները, որոնք հայտնի են որպես «Բաց պատկերներ», ունեն սահմանափակող տուփեր և դրանց նկարագրություններ: Այն օգտակար գործիք է օբյեկտների հայտնաբերման մոդելները համեմատելու համար հավելվածների լայն շրջանակում:

Եզրակացություն

Մեքենայական ուսուցման չափորոշիչները առաջարկում են աներևակայելի օգտակար գործիքներ մոդելի կատարողականությունը գնահատելու, հակադրվող տեխնիկան և կարգապահությունը առաջ մղելու համար: Դուք կարող եք կիրթ դատողություններ անել և զարգացնել արհեստական ինտելեկտի հետաքրքրաշարժ ոլորտը՝ տեղյակ լինելով չափորոշիչների բազմաթիվ տեսակների, դրանց նշանակության և նրանց առաջարկած դժվարությունների մասին: Եզակի և օգտակար մեքենայական ուսուցման մոդելներ մշակելու ձեր ճամփորդության ընթացքում ընդունեք հենանիշերը որպես ուղղորդող փարոսներ: