instruction: Határozzon meg 5 kulcsfontosságú paramétert, amelyeket figyelembe kell venni egy mélytanuló rendszer felépítésekor.
output: 1. Adatok: A mélytanulási rendszer építésének egyik legfontosabb szempontja a nagy és tiszta adathalmaz. Ezeket az adatokat használjuk a modell betanítására, validálására és tesztelésére. Az is fontos, hogy az adatok kiegyensúlyozottak, normalizáltak és megfelelően előfeldolgozottak legyenek a modell teljesítményének javítása érdekében.
  
  2. Architektúra: A neurális hálózat architektúrája egy másik fontos paraméter, mivel ez határozza meg a modell szerkezetét és összetettségét. Az architektúra magában foglalja a rétegek számát, a csomópontok vagy neuronok számát, a rétegek típusát és a csomópontok összekapcsolásának módját. Az architektúrát úgy kell megtervezni, hogy az adatokból képes legyen megtanulni a releváns jellemzőket.
  
  3. Hiperparaméterek: A hiperparaméterek olyan változók, amelyek a teljes képzési folyamatot irányítják, és értékeiket a képzés megkezdése előtt határozzuk meg. Ezek közé tartozik a tanulási sebesség, a kötegméret, az epochák száma, a regularizáció és az optimalizációs algoritmusok. A hiperparaméterek kiválasztása jelentősen befolyásolhatja a mélytanulási rendszer teljesítményét.
  
  4. Veszteségfüggvény: Egy mélytanuló rendszer célja egy veszteségfüggvény minimalizálása, amely a megjósolt kimenet és a tényleges kimenet közötti különbséget határozza meg. A veszteségfüggvény kiválasztása tehát kritikus, és a megoldandó probléma típusától függ.
  
  5. Hardver és számítási erőforrások: A mélytanulási modellek gyakran hatalmas mennyiségű számítási teljesítményt igényelnek a képzéshez. A rendelkezésre álló hardver- és számítási erőforrások befolyásolhatják a modell életképességét, a betanításhoz szükséges időt és a modell eredő teljesítményét. A GPU-k, TPU-k vagy felhőalapú számítástechnika használata felgyorsíthatja a képzési folyamatot.