Ji bo avakirina modelek di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn hewce ne ku hûn karûbarek sazkirî bişopînin ku pêkhateyên cihêreng vedihewîne. Van pêkhateyan amadekirina daneyên we, diyarkirina modela we, û perwerdekirina wê pêk tîne. Werin em her gav bi hûrgulî lêkolîn bikin.
1. Amadekirina daneyan:
Berî afirandina modelek, girîng e ku hûn daneyên xwe bi rêkûpêk amade bikin. Ev tê de berhevkirin û pêşdibistanên daneyên we pêk tê da ku ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê qalîteya wê û guncanbûna wê misoger bike. Amadekirina daneyê dibe ku çalakiyên wekî paqijkirina daneyan, hilgirtina nirxên winda, normalîzekirin an pîvandina taybetmendiyan, û dabeşkirina daneyan li komên perwerde û nirxandinê pêk bîne.
2. Diyarkirina Modelê:
Gava ku daneyên we amade ne, gava din ev e ku hûn modela fêrbûna makîneya xwe diyar bikin. Di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn dikarin modela xwe bi karanîna TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer diyar bikin. TensorFlow dihêle hûn cûrbecûr modelan ava bikin û perwerde bikin, wek torgilokên neuralî yên kûr, torên neuralî yên hevgirtî, torên neuralî yên dubare, û hêj bêtir.
Dema ku hûn modela xwe diyar dikin, hûn hewce ne ku mîmarî, qat û pîvanên ku modela we pêk tînin diyar bikin. Ev tê de destnîşankirina hejmara qatan, celebê fonksiyonên çalakkirinê, algorîtmaya xweşbîniyê, û her hîperparametreyên din ên ku bandorê li tevgera modelê dikin. Diyarkirina modelê gavek girîng e ku hewce dike ku bi baldarî pirsgirêka li ber dest û taybetmendiyên daneyên we were nihêrîn.
3. Perwerdekirina Modelê:
Piştî diyarkirina modela xwe, hûn dikarin bi karanîna daneyên amadekirî perwerde bikin. Perwerde di nav xwe de dayîna modelê bi daneyên têketinê û sererastkirina parametreyên wê dubare dike da ku cûdahiya di navbera hilberên pêşbînîkirî û hilberên rastîn de kêm bike. Ev pêvajo wekî optimîzasyon an fêrbûnê tê zanîn. Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud binesaziyek perwerdehiyê ya belavkirî peyda dike ku dihêle hûn modela xwe bi bandor li ser daneyên mezin perwerde bikin.
Di dema perwerdehiyê de, hûn dikarin performansa modela xwe bi karanîna metrîkên nirxandinê yên wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, an windabûnê bişopînin. Bi analîzkirina van metrîkan, hûn dikarin binirxînin ka modela we çiqas baş fêr dibe û ger hewce bike sererastkirinên xwe bikin. Perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê bi gelemperî gelek dubareyan hewce dike ku bigihîje asta performansa xwestî.
4. Sazkirina Modelê:
Gava ku modela we were perwerde kirin, hûn dikarin wê ji bo pêşkêşkirina pêşbîniyan li Motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google-ê bicîh bikin. Dabeşkirin di nav xwe de çêkirina xalek dawî ye ku dikare daneyên têketinê bistîne û li gorî modela perwerdekirî pêşbîniyan biafirîne. Modela dakêşandî dikare bi navgîniya API-yên RESTful ve were gihîştin, ku dihêle hûn wê bêkêmasî di serîlêdanên an pergalên xwe de yek bikin.
Dema ku modelê bicîh dikin, hûn dikarin tevgera pîvanê ya xwestî, hejmara mînakan, û mîhengên din ên bicîhkirinê diyar bikin da ku performansa çêtirîn û hebûna xwe misoger bikin. Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud binesaziyek zexm peyda dike ji bo pêşkêşkirina pêşbîniyên di pîvanê de, li ser hejmarên mezin ên daneyan encamnameya rast-ê an berhevokê dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- 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?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- 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?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin