عقد DAG لخط التعلم الآلي

الخطوة 1: فهم هيكل DAG في خط أنابيب التعلم الآلي. DAG (الرسم البياني غير الدوري الموجه) يتكون من عقد تمثل مهام مثل جمع البيانات، المعالجة المسبقة، التدريب، التقييم. أدخل عدد خطوات البيانات (dataSteps): هذه هي العمليات الأولية مثل استيراد البيانات من مصادر مختلفة، التحقق من صحتها، ودمجها. كل خطوة بيانات تعتبر عقدة في الرسم البياني.

الخطوة 2: أدخل عدد خطوات المعالجة المسبقة (prepSteps): تشمل تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، تحويل الميزات، تطبيع البيانات، تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار. كل عملية معالجة مستقلة تعتبر عقدة منفصلة.

الخطوة 3: أدخل عدد خطوات التدريب (trainSteps): تتضمن اختيار النموذج، ضبط المعلمات الفائقة، تدريب النموذج الفعلي، والتحقق من الصحة أثناء التدريب. كل تجربة تدريب أو عملية تحسين تعتبر عقدة.

الخطوة 4: أدخل عدد خطوات التقييم (evalSteps): مثل تقييم النموذج على مجموعة الاختبار، حساب المقاييس (الدقة، الاستدعاء، F1)، تحليل الأخطاء، وإنشاء التقارير. كل خطوة تقييم هي عقدة.

الخطوة 5: حساب إجمالي العقد: ببساطة اجمع كل القيم المدخلة: إجمالي العقد = dataSteps + prepSteps + trainSteps + evalSteps. الناتج يمثل عدد العقد الكلي في DAG لخط أنابيب التعلم الآلي.