Nchịkọta
Nhazi pụtara ihe omume nke ihe nlereanya kwuru dabara na eziokwu: mgbe ọ na-ekwu 70%, ihe omume kwesịrị ime ihe dịka 70% nke oge. Ọ dị mkpa n'ihi na ntụkwasị obi ziri ezi na-akpali mkpebi dị mma na ọgwụ, ego, na AI nwere ihe egwu.
Nhazi nke puru omume bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo.
Ime miri emi
Ihe nlereanya nwere ike ịbụ nke ziri ezi ma ọ dị oke mma. Netwọk miri emi nke oge a bụ ihe ama ama maka oke ntụkwasị obi, na-ewepụta 99% na amụma na-adịchaghị obere oge. Calibration na-enyocha nke a site na ịbu amụma site na ntụkwasị obi na ịlele ugboro ole a hụrụ na bọket ọ bụla. E buru amụma na eserese a pụrụ ịdabere na ya ka ọ dị adị; ihe nlere anya nke ọma na-anọdụ na diagonal. Njehie calibration a tụrụ anya ya (ECE) na-achịkọta oghere ahụ dị ka nkezi dị arọ gafere bins. Ndozi na-abịa na ekpomeekpo abụọ: ụzọ post-hoc dị ka Platt scaling (na-adaba na mgbanwe logistic), ikpo ọkụ okpomọkụ (na-ekewa logits site na scalar T mụtara), na isotonic regression (a monotonic step fit); na ụzọ ọzụzụ oge dị ka akara mbelata ma ọ bụ mfu akara kwesịrị ekwesị. Nhazi na izi ezi bụ ihe mgbaru ọsọ dị iche iche, na imelite otu ọ dịghị mkpa ka ọ ka mma nke ọzọ.
Nghọta nka nka
Mkpokọta okpomoku bụ ihe na-arụ ọrụ maka ụgbụ akwara: kesaa logits pre-softmax site na otu okpomọkụ mụtara T, wee re-softmax. T > 1 na-eme ka nkesa nwere ntụkwasị obi dị nro, T <1 na-amụba ha. N'ụzọ dị mkpa T dabara na data nkwado iji belata ohere ndekọ na-adịghị mma ọ dịghị agbanwe agbanwe nke klaasị meriri, yabụ emetụghị izi ezi ebe ohere ga-abụ eziokwu. Otu paramita ya na-eme ka ọ na-arụ ọrụ data na ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ihe na-agaghị ekwe omume ịfefe.
Nhazi nhazi nke puru omume
Nhazi pụtara ihe omume nke ihe nlereanya kwuru dabara na eziokwu: mgbe ọ na-ekwu 70%, ihe omume kwesịrị ime ihe dịka 70% nke oge. Ọ dị mkpa n'ihi na ntụkwasị obi ziri ezi na-akpali mkpebi dị mma na ọgwụ, ego, na AI nwere ihe egwu. Nhazi nke puru omume bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Probability Calibration dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Probability Calibration na-ebuli ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ọrụ ihu igwe na-achọpụta na amụma ụbọchị na 30% mmiri ozuzo na-ahụ n'ezie mmiri ozuzo ihe dịka 30% nke oge, ebumnuche nhazi akwụkwọ ọgụgụ.
Ụdị ndabara kredit bụ nke nwere oke okpomọkụ, yabụ, ihe egwu ndabara 5% dabara adaba n'ezie na ọnụego ndabara akụkọ ihe mere eme 5% maka mbinye ọnụahịa.
A na-emegharị netwọk nchoputa ahụike site na isotonic regression ka 'oke puru nke ọrịa' na-egosipụta ezi ọnọdụ tupu ndị dọkịta emee ihe.
Otu nleba anya nke ịnya ụgbọ ala na-emezi ntụkwasị obi nchọta ihe ka ejiri modul atụmatụ tụkwasara akara ndị na-agafe agafe 90% nke ọma.
Usoro mmejuputa
Ntụle ihe gbasara omume na omume
Ọrụ ihu igwe na-achọpụta na amụma ụbọchị na 30% mmiri ozuzo na-ahụ n'ezie mmiri ozuzo ihe dịka 30% nke oge, ebumnuche nhazi akwụkwọ ọgụgụ.
Ọrụ ihu igwe na-achọpụta na amụma ụbọchị na 30% mmiri ozuzo na-ahụ n'ezie mmiri ozuzo ihe dị ka 30% nke oge ahụ, otu ndị na-ahụ maka nhazi akwụkwọ na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ dịkwuo elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ntụle ihe gbasara omume na omume
Ụdị ndabara kredit bụ nke nwere oke okpomọkụ, yabụ, ihe egwu ndabara 5% dabara adaba n'ezie na ọnụego ndabara akụkọ ihe mere eme 5% maka mbinye ọnụahịa.
Ụdị kredit na-akwụghị ụgwọ bụ ọnọdụ okpomọkụ, yabụ, ihe ize ndụ ndabara 5% dabara n'ezie na ọnụego ndabara akụkọ ihe mere eme maka mbinye ọnụahịa 5% Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka oke ikpe, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ntụle ihe gbasara omume na omume
A na-emegharị netwọk nchoputa ahụike site na isotonic regression ka 'oke puru nke ọrịa' na-egosipụta ezi ọnọdụ tupu ndị dọkịta emee ihe.
A na-emezigharị netwọkụ nyocha ahụike na isotonic regression ka 'oke puru nke ọrịa' na-egosipụta ezi ọnọdụ tupu ndị dọkịta eme ihe Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ntụle ihe gbasara omume na omume
Otu nleba anya nke ịnya ụgbọ ala na-emezi ntụkwasị obi nchọta ihe ka ejiri modul atụmatụ tụkwasara akara ndị na-agafe agafe 90% nke ọma.
Ihe nleba anya nke ịnya ụgbọ ala na-eme ka ntụkwasị obi nchọpụta ihe dị ka 90% nke ndị na-agafe agafe na-atụkwasị obi n'ụzọ ziri ezi site na modul atụmatụ Otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ dịkwuo elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.