הסדרת גרפים היא טכניקה בסיסית בלמידת מכונה הכוללת בניית גרף שבו צמתים מייצגים נקודות נתונים וקצוות מייצגים יחסים בין נקודות הנתונים. בהקשר של למידה מובנית עצבית (NSL) עם TensorFlow, הגרף נבנה על ידי הגדרת האופן שבו נקודות נתונים מחוברות על סמך קווי הדמיון או היחסים ביניהן. האחריות ליצירת גרף זה היא של מדען הנתונים או מהנדס למידת מכונה שמתכנן את המודל.
כדי לבנות גרף להסדרת גרפים ב-NSL, בדרך כלל מבצעים את השלבים הבאים:
1. ייצוג נתונים: הצעד הראשון הוא לייצג את נקודות הנתונים בפורמט מתאים. זה יכול לכלול קידוד של נקודות הנתונים בתור וקטורים של תכונה או הטמעות הלוכדות מידע רלוונטי על הנתונים.
2. מדידת דמיון: בשלב הבא, מדד דמיון מוגדר כדי לכמת את הקשרים בין נקודות הנתונים. זה יכול להתבסס על מדדים שונים כגון מרחק אוקלידי, דמיון קוסינוס או מדדים מבוססי גרפים כמו הנתיבים הקצרים ביותר.
3. סף: בהתאם למדד הדמיון בו נעשה שימוש, ניתן להחיל סף כדי לקבוע אילו נקודות נתונים מחוברות בגרף. נקודות נתונים בעלות דמיון מעל הסף מחוברות באמצעות קצוות בגרף.
4. בניית גרפים: באמצעות קווי הדמיון והסף המחושבים, נבנה מבנה גרף שבו צמתים מייצגים נקודות נתונים וקצוות מייצגים את היחסים ביניהם. גרף זה משמש כבסיס ליישום טכניקות הסדרת גרפים במסגרת NSL.
5. שילוב במודל: לאחר בניית הגרף, הוא משולב במודל למידת מכונה כמונח רגוליזציה. על ידי מינוף מבנה הגרף במהלך האימון, המודל יכול ללמוד הן מהנתונים והן מהיחסים המקודדים בגרף, מה שמוביל לשיפור ביצועי ההכללה.
לדוגמה, במשימת למידה מפוקחת למחצה שבה זמינות נקודות נתונים מסווגות ולא מסומנות, הסדרת גרפים יכולה לסייע בהפצת מידע תווית דרך הגרף כדי לשפר את התחזיות של המודל על נקודות נתונים ללא תווית. על ידי מינוף היחסים בין נקודות הנתונים, המודל יכול ללמוד ייצוג חזק יותר שתופס את המבנה הבסיסי של הפצת הנתונים.
הסדרת גרפים בהקשר של NSL עם TensorFlow כוללת בניית גרף שבו צמתים מייצגים נקודות נתונים וקצוות מייצגים יחסים בין נקודות הנתונים. האחריות ליצירת גרף זה מוטלת על מדען הנתונים או מהנדס למידת מכונה, המגדירים את ייצוג הנתונים, מדידת הדמיון, הסף ובניית הגרפים כדי לשלב את הגרף במודל למידת מכונה לשיפור הביצועים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals