Daneyek mezintir di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di nav Google Cloud Machine Learning de, ji berhevokek daneyan re vedibêje ku bi mezinahî û tevliheviyê berfireh e. Girîngiya databasek mezin di kapasîteya wê de ye ku performans û rastbûna modelên fêrbûna makîneyê zêde bike. Dema ku daneyek mezin e, ew hejmareke pirtir mînak an mînakan vedihewîne, ku rê dide algorîtmayên fêrbûna makîneyê ku di nav daneyan de şêwaz û têkiliyên tevlihevtir fêr bibin.
Yek ji avantajên bingehîn ên xebata bi databasek mezintir potansiyela ji bo giştîkirina modela çêtir e. Giştibûn şiyana modelek fêrbûna makîneyê ye ku li ser daneyên nû, nedîtî baş pêk bîne. Bi perwerdekirina modelek li ser danûstendinek mezin, îhtîmal e ku meriv qalibên bingehîn ên ku di daneyan de hene bigire, ne ji bîrkirina hûrguliyên taybetî yên nimûneyên perwerdehiyê. Ev rê dide modelek ku dikare pêşbîniyên rasttir li ser xalên daneya nû bike, di dawiyê de pêbawerî û kêrhatiya wê di serîlêdanên cîhana rastîn de zêde bike.
Digel vê yekê, databasek mezin dikare alîkariya kêmkirina pirsgirêkên wekî zêdeperedanê bike, ku dema ku modelek li ser daneyên perwerdehiyê baş tevdigere, lê nekare daneyên nû giştî bike. Zêdebûn çêdibe dema ku bi daneyên piçûktir re bixebite, ji ber ku model dibe ku dengek an qalibên negirêdayî yên ku di nimûneyên daneya tixûbdar de hene fêr bibe. Bi pêşkêşkirina komek nimûneyên mezintir û cihêrengtir, danehevek mezin dikare bibe alîkar ku rê li ber zêde guncan bigire bi rê ve dibe ku model fêrî qalibên bingehîn ên rastîn ên ku li seranserê cûrbecûr mînakan hevgirtî ne.
Wekî din, danûstendinek mezin jî dikare derxistin û bijartina taybetmendiya bihêztir hêsantir bike. Taybetmendî taybetmendiyên pîvandî yên kesane an taybetmendiyên daneyê ne ku ji bo çêkirina pêşbîniyan di modelek fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn. Digel databasek mezin, îhtîmalek mezin heye ku tê de komek berfireh a taybetmendiyên têkildar ku hûrguliyên daneyê digire, bibe sedema biryargirtinek bêtir agahdar ji hêla modelê ve. Wekî din, danûstendinek mezin dikare di naskirina kîjan taybetmendiyan de ji bo peywira di dest de pir agahdar in, bi vî rengî karîgerî û bandorkeriya modelê baştir bike.
Di warê pratîkî de, senaryoyek ku tê de modelek fêrbûna makîneyê tê pêşve xistin da ku ji bo pargîdaniyek têlefonê ya xerîdar pêşbîn bike, bihesibînin. Di vê çarçoveyê de danûstendinek mezintir dê cûrbecûr taybetmendiyên xerîdar ên wekî demografîk, şêwazên karanîna, agahdariya fatûreyê, danûstendinên karûbarê xerîdar, û hêj bêtir vehewîne. Bi perwerdekirina modelê li ser vê databasê ya berfireh, ew dikare qalibên tevlihev fêr bibe ku îhtîmala şilbûna xerîdar destnîşan dike, ku rê li ber pêşbîniyên rasttir û stratejiyên ragirtinê yên mebest digire.
Daneyek mezin di zêdekirina performans, gelemperîkirin û bihêzbûna modelên fêrbûna makîneyê de rolek bingehîn dilîze. Bi peydakirina çavkaniyek dewlemend a agahdarî û nimûneyan, databasek mezin dihêle ku modelan bi bandortir fêr bibin û pêşbîniyên rast li ser daneyên nedîtî bikin, bi vî rengî kapasîteyên pergalên îstîxbarata sûnî di warên cihêreng de pêşve bibin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar ji axaftinê re
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
- TensorBoard çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin