۵ پارامتر کلیدی را که باید در هنگام ساخت یک سیستم یادگیری عمیق در نظر گرفته شود، شناسایی کنید.
1. داده ها: یکی از مهمترین جنبه های ساخت یک سیستم یادگیری عمیق داشتن مجموعه داده های بزرگ و تمیز است. این داده ها برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش مدل استفاده می شود. همچنین مهم است که اطمینان حاصل شود که داده ها متعادل، عادی و پیش پردازش شده به درستی برای بهبود عملکرد مدل هستند. 2. معماری: معماری شبکه عصبی یکی دیگر از پارامترهای مهم است، زیرا ساختار و پیچیدگی مدل را تعریف می کند. معماری شامل تعداد لایه ها، تعداد گره ها یا نورون ها، نوع لایه ها و نحوه اتصال گره ها است. معماری باید به گونه ای طراحی شود که بتواند ویژگی های مربوطه را از داده ها یاد بگیرد. 3. Hyperparameters: Hyperparameters متغیرهای تعیین کننده کل روند آموزش هستند و مقادیر آنها قبل از انتخاب مدل آموزش پیش بینی می شود. این موارد شامل یادگیری، اندازه مجموعه، تعداد مجموعه، بهینه سازی، سرعت و تنظیم الگوریتم های یادگیری است. هدف از این کار کاهش