Mbangun model Neural Structured Learning (NSL) kanggo klasifikasi dokumen mbutuhake sawetara langkah, saben penting kanggo mbangun model sing kuat lan akurat. Ing panjelasan iki, kita bakal nliti proses rinci babagan mbangun model kasebut, nyedhiyakake pangerten lengkap babagan saben langkah.
Langkah 1: Persiapan Data
Langkah pisanan yaiku ngumpulake lan ngolah data kanggo klasifikasi dokumen. Iki kalebu ngumpulake macem-macem dokumen sing nyakup kategori utawa kelas sing dikarepake. Data kasebut kudu diwenehi label, supaya saben dokumen digandhengake karo kelas sing bener. Preprocessing kalebu ngresiki teks kanthi ngilangi karakter sing ora perlu, ngowahi dadi huruf cilik, lan menehi tandha teks dadi tembung utawa subword. Kajaba iku, teknik teknik fitur kayata TF-IDF utawa embeddings tembung bisa ditrapake kanggo makili teks ing format sing luwih terstruktur.
Langkah 2: Konstruksi Grafik
Ing Neural Structured Learning, data kasebut diwakili minangka struktur grafik kanggo njupuk hubungan antarane dokumen. Grafik kasebut dibangun kanthi nyambungake dokumen sing padha adhedhasar persamaan isine. Iki bisa digayuh kanthi nggunakake teknik kaya k-nearest neighbors (KNN) utawa persamaan kosinus. Grafik kasebut kudu dibangun kanthi cara sing ningkatake konektivitas ing antarane dokumen saka kelas sing padha nalika mbatesi sambungan antarane dokumen saka kelas sing beda.
Langkah 3: Latihan Adversarial
Latihan adversarial minangka komponen kunci saka Pembelajaran Terstruktur Neural. Mbantu model sinau saka data sing dilabeli lan ora dilabeli, dadi luwih mantep lan bisa digeneralisasi. Ing langkah iki, model dilatih ing data labeled nalika bebarengan perturbing data unlabeled. Perturbasi bisa ditindakake kanthi nggunakake gangguan acak utawa serangan musuh menyang data input. Model kasebut dilatih supaya kurang sensitif marang gangguan kasebut, nyebabake kinerja sing luwih apik ing data sing ora katon.
Langkah 4: Arsitektur Model
Milih arsitektur model sing cocok iku penting kanggo klasifikasi dokumen. Pilihan umum kalebu convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), utawa model transformer. Model kasebut kudu dirancang kanggo nangani data terstruktur grafik, kanthi nganggep konektivitas antarane dokumen. Graph convolutional network (GCNs) utawa graph attention network (GATs) asring digunakake kanggo ngolah struktur grafik lan ngekstrak representasi sing migunani.
Langkah 5: Latihan lan Evaluasi
Sawise arsitektur model ditetepake, langkah sabanjure yaiku nglatih model nggunakake data sing dilabeli. Proses latihan kalebu ngoptimalake paramèter model kanthi nggunakake teknik kaya stochastic gradient descent (SGD) utawa Adam optimizer. Sajrone latihan, model sinau kanggo nggolongake dokumen adhedhasar fitur lan hubungan sing dijupuk ing struktur grafik. Sawise latihan, model kasebut dievaluasi ing set tes sing kapisah kanggo ngukur kinerja. Metrik evaluasi kayata akurasi, presisi, kelingan, lan skor F1 umume digunakake kanggo netepake efektivitas model.
Langkah 6: Fine-tuning lan Hyperparameter Tuning
Kanggo nambah kinerja model, fine-tuning bisa ditrapake. Iki kalebu nyetel paramèter model nggunakake teknik kaya transfer learning utawa penjadwalan tingkat learning. Hyperparameter tuning uga wigati kanggo ngoptimalake kinerja model. Parameter kayata tingkat sinau, ukuran batch, lan kekuatan regularisasi bisa disetel nggunakake teknik kayata panelusuran kothak utawa telusuran acak. Proses iteratif fine-tuning lan hyperparameter tuning mbantu entuk kinerja sing paling apik.
Langkah 7: Inferensi lan Penyebaran
Sawise model wis dilatih lan apik, bisa digunakake kanggo tugas klasifikasi dokumen. Dokumen anyar sing ora katon bisa disedhiyakake ing model kasebut, lan bakal prédhiksi kelase dhewe-dhewe adhedhasar pola sing dipelajari. Model kasebut bisa disebarake ing macem-macem lingkungan, kayata aplikasi web, API, utawa sistem sing dipasang, kanggo nyedhiyakake kemampuan klasifikasi dokumen wektu nyata.
Nggawe model Pembelajaran Terstruktur Neural kanggo klasifikasi dokumen kalebu nyiapake data, konstruksi grafik, latihan adversarial, pilihan arsitektur model, latihan, evaluasi, fine-tuning, hyperparameter tuning, lan pungkasane, inferensi lan penyebaran. Saben langkah nduweni peran wigati kanggo mbangun model sing akurat lan mantep sing bisa nggolongake dokumen kanthi efektif.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Latihan nganggo grafik alami (pindhah menyang topik sing gegandhengan)
- Review ujian