بسیاری از دانشجویان و پژوهشگران تصور میکنند که هوش مصنوعی در متلب فقط فراخوانی چند تابع از Deep Learning Toolbox است. اما واقعیت در پروژههای صنعتی و پایاننامههای حساس متفاوت است.
۱. عدم پیشپردازش صحیح دادهها:
دادههای خام قبل از ورود به شبکه عصبی باید نرمالسازی شوند. بدون این کار، گرادیانها در زمان آموزش (Training) واگرا شده و دقت مدل به شدت افت میکند.
۲. انتخاب نادرست الگوریتم بهینهساز:
استفاده همیشگی از Adam یا SGD بدون در نظر گرفتن ماهیت داده، اشتباه است. در پروژههایی مثل PINNs (شبکههای عصبی فیزیکمحور) که روی آنها کار میکنیم، انتخاب Optimizer میتواند تفاوت بین یک پروژه موفق و یک شکست کامل باشد.
۳. مشکل Overfitting و عدم استفاده از Validation:
اگر مدل شما روی دادههای آموزشی عالی کار میکند اما روی دادههای تست خطا دارد، دچار بیشبرازش شدهاید.
راه حل چیست؟
اگر در پیادهسازی الگوریتمهای پیچیده مثل یادگیری تقویت (Reinforcement Learning) یا پروژههای ترکیبی متلب و پردازش تصویر به مشکل خوردهاید، ما در اوللنسر (avallancer.com) مجموعهای از پروژههای تست شده و کدهای آماده را برای شما فراهم کردهایم. مشاهده نمونهکارهای حرفهای در بخش هوش مصنوعی در متلب میتواند دید بهتری برای شروع صحیح پروژه به شما بدهد.