कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) मोडेल निर्माण गर्दा धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्, प्रत्येक एक बलियो र सही मोडेल निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण हुन्छ। यस व्याख्यामा, हामी प्रत्येक चरणको विस्तृत बुझाइ प्रदान गर्दै, यस्तो मोडेल निर्माण गर्ने विस्तृत प्रक्रियाको बारेमा जानकारी लिनेछौं।
चरण 1: डाटा तयारी
पहिलो चरण भनेको कागजात वर्गीकरणका लागि डाटा सङ्कलन र पूर्वप्रक्रिया गर्नु हो। यसमा चाहिने कोटिहरू वा वर्गहरू कभर गर्ने कागजातहरूको विविध सेट सङ्कलन समावेश छ। प्रत्येक कागजात सही वर्गसँग सम्बन्धित छ भनी सुनिश्चित गर्दै डाटालाई लेबल गरिएको हुनुपर्छ। पूर्वप्रक्रियामा अनावश्यक क्यारेक्टरहरू हटाएर, यसलाई सानो अक्षरमा रूपान्तरण गरेर, र पाठलाई शब्द वा सबवर्डहरूमा टोकनिङ गरी सफा गर्नु समावेश छ। थप रूपमा, थप संरचित ढाँचामा पाठलाई प्रतिनिधित्व गर्न TF-IDF वा शब्द इम्बेडिङहरू जस्ता सुविधा ईन्जिनियरिङ् प्रविधिहरू लागू गर्न सकिन्छ।
चरण 2: ग्राफ निर्माण
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा, डाटालाई कागजातहरू बीचको सम्बन्धहरू क्याप्चर गर्न ग्राफ संरचनाको रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ। ग्राफ समान कागजातहरू तिनीहरूको सामग्री समानताको आधारमा जडान गरेर निर्माण गरिन्छ। यो k-nearest छिमेकीहरू (KNN) वा कोसाइन समानता जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर प्राप्त गर्न सकिन्छ। ग्राफलाई विभिन्न वर्गका कागजातहरू बीचको जडानलाई सीमित गर्दा एउटै कक्षाका कागजातहरू बीचको जडान प्रवर्द्धन गर्ने तरिकामा निर्माण गरिनुपर्छ।
चरण 3: विरोधी प्रशिक्षण
विरोधी प्रशिक्षण तंत्रिका संरचित शिक्षा को एक प्रमुख घटक हो। यसले मोडेललाई लेबल गरिएको र लेबल नगरिएको दुवै डेटाबाट सिक्न मद्दत गर्छ, यसलाई अझ बलियो र सामान्य बनाउन सकिन्छ। यस चरणमा, मोडेललाई लेबल गरिएको डाटामा तालिम दिइन्छ जबकि एकै साथ लेबल नगरिएको डाटालाई बेवास्ता गर्दै। इनपुट डेटामा अनियमित आवाज वा विरोधी आक्रमणहरू लागू गरेर विचलितहरू प्रस्तुत गर्न सकिन्छ। मोडेललाई यी गडबडीहरूप्रति कम संवेदनशील हुन तालिम दिइएको छ, जसले गर्दा नदेखिने डेटामा सुधारिएको कार्यसम्पादन हुन्छ।
चरण 4: मोडेल वास्तुकला
कागजात वर्गीकरणको लागि उपयुक्त मोडेल वास्तुकला छनौट गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। सामान्य छनोटहरूमा कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs), पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs), वा ट्रान्सफर्मर मोडेलहरू समावेश छन्। कागजातहरू बीचको जडानलाई ध्यानमा राख्दै, ग्राफ-संरचित डेटा ह्यान्डल गर्न मोडेल डिजाइन गरिएको हुनुपर्छ। ग्राफ कन्भोलुशनल नेटवर्कहरू (GCNs) वा ग्राफ ध्यान नेटवर्कहरू (GATs) प्राय: ग्राफ संरचना प्रक्रिया गर्न र अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्वहरू निकाल्न प्रयोग गरिन्छ।
चरण 5: प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन
एकपटक मोडेल आर्किटेक्चर परिभाषित भएपछि, अर्को चरण भनेको लेबल गरिएको डाटा प्रयोग गरेर मोडेललाई तालिम दिनु हो। प्रशिक्षण प्रक्रियामा स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट (SGD) वा एडम अप्टिमाइजर जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर मोडेलको प्यारामिटरहरू अनुकूलन गर्ने समावेश छ। प्रशिक्षणको क्रममा, मोडेलले कागजातहरूलाई तिनीहरूको विशेषताहरू र ग्राफ संरचनामा कैद गरिएका सम्बन्धहरूको आधारमा वर्गीकरण गर्न सिक्छ। प्रशिक्षण पछि, मोडेलको प्रदर्शन मापन गर्नको लागि छुट्टै परीक्षण सेटमा मूल्याङ्कन गरिन्छ। मूल्याङ्कन मेट्रिक्स जस्तै सटीकता, परिशुद्धता, सम्झना, र F1 स्कोर सामान्यतया मोडेलको प्रभावकारिता मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
चरण 6: फाइन-ट्युनिङ र हाइपरप्यारामिटर ट्युनिङ
मोडेलको कार्यसम्पादनमा थप सुधार गर्न, फाइन ट्युनिङ लागू गर्न सकिन्छ। यसमा ट्रान्सफर लर्निङ वा लर्निङ रेट शेड्युलिङ जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर मोडेलको प्यारामिटरहरू समायोजन गर्ने समावेश छ। हाइपरपेरामिटर ट्युनिङ पनि मोडेलको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। सिकाइ दर, ब्याच साइज, र नियमितीकरण बल जस्ता प्यारामिटरहरू ग्रिड खोज वा अनियमित खोज जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर ट्युन गर्न सकिन्छ। फाइन ट्युनिङ र हाइपरपेरामिटर ट्युनिङको यो पुनरावृत्ति प्रक्रियाले उत्कृष्ट सम्भावित कार्यसम्पादन हासिल गर्न मद्दत गर्छ।
चरण 7: अनुमान र तैनाती
एक पटक मोडेल प्रशिक्षित र राम्रो-ट्यून भएपछि, यो कागजात वर्गीकरण कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। नयाँ, नदेखेका कागजातहरू मोडेलमा फिड गर्न सकिन्छ, र यसले सिकेका ढाँचाहरूमा आधारित तिनीहरूको सम्बन्धित कक्षाहरूको भविष्यवाणी गर्नेछ। वास्तविक-समय कागजात वर्गीकरण क्षमताहरू प्रदान गर्न मोडेल विभिन्न वातावरणहरूमा तैनात गर्न सकिन्छ, जस्तै वेब अनुप्रयोगहरू, एपीआईहरू, वा इम्बेडेड प्रणालीहरू।
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग मोडेलको निर्माणमा डेटा तयारी, ग्राफ निर्माण, विरोधी प्रशिक्षण, मोडेल आर्किटेक्चर चयन, प्रशिक्षण, मूल्याङ्कन, फाइन-ट्युनिङ, हाइपरपेरामिटर ट्युनिङ, र अन्तमा, अनुमान र तैनाती समावेश छ। प्रत्येक चरणले सही र बलियो मोडेल निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ जसले कागजातहरूलाई प्रभावकारी रूपमा वर्गीकृत गर्न सक्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
- के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्