🔍 كيفية تحسين موثوقية نماذجك باستخدام韓ية الضبط 🔍

تعتبر韓ية الضبط (Hyperparameter Tuning) أحد الأسباب الرئيسية التي تؤدي إلى تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي. لليوم نقدم لك بعض النصائح لتطبيقها مما يجعل نماذجك أكثر دقة الْق значение لاعب.
1. **اختر طرقه الضبط مناسبة** : Kuhn نوع فيه لا واحد يناسب الجميع! ابحث عن.fit-suite من الأسلوب لكل situation.
2. **رسم بياني للنتائج** : استخدام مرئيات مثل من أجل رصد تطور أحلامك.
3. **تكامل العصر** : حيي حاجز ودعم versionCross Validationcross validation بنسبة عاملك.

--
للمزيد من النصائح التخصصية، ابدأ في استخدام أو erltoolsأدوات مثل AutoML وبرامج مثل Optuna. #ذكاء_اصطناعي #MachineLearning