Fêrbûna Makîneyê, jêrzemîna Zehmetiya Hunerî, xwedan kapasîteya ku pêşbînî bike an jî qalîteya daneya hatî bikar anîn destnîşan bike. Ev bi navgîniya teknîk û algorîtmayên cihêreng ve tê bidestxistin ku makîneyan dihêlin ku ji daneyan fêr bibin û pêşbîniyên agahdar an nirxandinan bikin. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, van teknîkan ji bo analîzkirin û nirxandina kalîteya daneyê têne sepandin.
Ji bo ku fêm bikin ka fêrbûna makîneyê çawa dikare qalîteya daneyê pêşbîn bike an diyar bike, girîng e ku meriv pêşî têgeha kalîteya daneyê bigire. Qalîteya daneyê rastbûn, bêkêmasî, hevgirtî û têkildariya daneyan vedibêje. Daneyên kalîteya bilind ji bo hilberîna encamên pêbawer û rast di her modela fêrbûna makîneyê de pêdivî ye.
Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê dikare ji bo nirxandina kalîteya daneyê bi analîzkirina taybetmendiyên wê, şêwaz û têkiliyên wê were bikar anîn. Nêzîkatiyek hevpar ev e ku meriv algorîtmayên fêrbûna çavdêrîkirî bikar bîne, li cihê ku qalîteya daneyê li gorî pîvanên pêşwext hatî destnîşan kirin an dabeş kirin. Dûv re algorîtm ji vê daneya binavkirî fêr dibe û modelek ku dikare qalîteya daneyên nû, nedîtî pêşbîn bike ava dike.
Mînakî, werin em danehevek ku tê de nirxandinên xerîdar ên hilberek heye bihesibînin. Her vekolînek li ser bingeha hestiya ku hatî diyar kirin wekî erênî an neyînî tê binav kirin. Bi perwerdekirina algorîtmayek fêrbûna çavdêrîkirî ya li ser vê daneya binavkirî, modela fêrbûna makîneyê dikare qalib û taybetmendiyên ku nirxandinên erênî ji yên neyînî cuda dike fêr bibe. Dûv re ev model dikare were bikar anîn da ku hesta nirxandinên nû, bêlabelkirî pêşbîn bike, bi vî rengî kalîteya daneyê binirxîne.
Digel fêrbûna çavdêrîkirî, algorîtmayên fêrbûna neserperiştkirî jî dikarin werin bikar anîn da ku kalîteya daneyan diyar bikin. Algorîtmayên fêrbûnê yên neçavdêrî avahî û qalibên xwerû yên di daneyan de bêyî ku xwe bispêrin etîketên pêşwextkirî analîz dikin. Bi komkirina nuqteyên daneyên wekhev bi hev re an tespîtkirina derveyîn, ev algorîtma dikarin di derheqê kalîteya daneyê de têgihiştinê peyda bikin.
Mînakî, di danegehek ku pîvandinên taybetmendiyên laşî yên cihêreng ên fêkiyan vedihewîne, algorîtmayek fêrbûna neserperiştkirî dikare komên fêkiyên wekhev li gorî taybetmendiyên wan nas bike. Ger daneyan derbirîn an mînakên ku di tu komê de cih nagirin dihewîne, dibe ku ew pirsgirêkên potansiyel ên bi kalîteya daneyê re destnîşan bikin.
Digel vê yekê, teknîkên Fêrbûna Makîneyê dikare were bikar anîn da ku daneyên wenda, derbirîn û nakokî, ku di qalîteya daneyê de kêşeyên hevpar in, kifş bikin û bi rê ve bibin. Bi analîzkirina şêwaz û têkiliyên di daneyên berdest de, van teknîkan dikarin nirxên wenda bihesibînin, derbirîn nas bikin û bi rê ve bibin, û hevgirtina daneyan misoger bikin.
Fêrbûna Makîneyê dikare bi karanîna algorîtmayên fêrbûna çavdêrîkirî û neserperiştkirî, ku qalib, têkilî û taybetmendiyên daneyan analîz dike, kalîteya daneyan pêşbîn bike an diyar bike. Van algorîtmayan dikarin daneyan li ser bingeha etîketên pêşwext dabeş bikin an jî di daneyan de strukturên xwerû nas bikin. Bi karanîna teknolojiyên Fêrbûna Makîneyê, kalîteya daneyê dikare were nirxandin, û pirsgirêkên potansiyel ên wekî daneyên wenda, derbirîn, û nakokî têne çareser kirin.
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