Perwerdehiya bikêr a modelên fêrbûna makîneyê bi daneya mezin di warê îstîxbarata sûnî de aliyek girîng e. Google çareseriyên pispor pêşkêşî dike ku destûrê dide veqetandina hesaban ji hilanînê, pêvajoyên perwerdehiyê yên bikêr bihêle. Van çareseriyên, wek Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, û databasên vekirî, ji bo pêşkeftina fêrbûna makîneyê çarçoveyek berfireh peyda dikin.
Yek ji kêşeyên sereke yên di perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê de bi daneya mezin hewcedariya ku meriv jimarên mezin ên daneyê bi karîgerî bi rê ve bibe. Nêzîkatiyên kevneşopî bi gelemperî di warê hilanînê û çavkaniyên hesabkirinê de bi sînoran re rû bi rû dimînin. Lêbelê, çareseriyên pispor ên Google-ê van pirsgirêkan bi peydakirina binesaziya berbiçav û maqûl çareser dikin.
Fêrbûna Makîneya Google Cloud platformek hêzdar e ku destûrê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna makîneyê bi pîvan ava bikin, perwerde bikin û bicîh bikin. Ew binesaziyek perwerdehiyê ya belavkirî peyda dike ku dikare databasên mezin bi bandor bi rê ve bibe. Bi karanîna binesaziya Google-ê, bikarhêner dikarin hesabkirinê ji hilanînê veqetînin, pêvajoyek paralel a daneyan çalak bikin û dema perwerdehiyê kêm bikin.
Ji hêla din ve, GCP BigQuery çareseriyek depoya daneyê ya bi tevahî-rêveber û bê server e. Ew dihêle bikarhêneran zû û bi hêsanî berhevokên girseyî analîz bikin. Bi hilanîna daneyan li BigQuery, bikarhêner dikarin kapasîteyên lêgerîna wê yên hêzdar bikar bînin da ku agahdariya têkildar ji bo perwerdekirina modelên xwe derxînin. Ev veqetandina hilanînê û hesabkirinê hilberandina daneya bikêr û perwerdehiya modelê dike.
Ji bilî çareseriyên pispor ên Google, daneyên vekirî jî di pêşkeftina fêrbûna makîneyê de rolek girîng dileyzin. Van danûstendinên ku ji hêla rêxistinên cihêreng ve hatine berhev kirin û peyda kirin, ji bo perwerdekirin û nirxandina modelên fêrbûna makîneyê çavkaniyek hêja peyda dikin. Bi karanîna danûstendinên vekirî, lêkolîner û pêşdebiran dikarin bêyî hewcedariya hewildanên berhevkirina daneya berfereh bigihîjin cûrbecûr daneyan. Ev dem û çavkaniyan xilas dike, rê dide perwerdehiya modela bikêrtir.
Ji bo ronîkirina karîgeriya ku bi karanîna çareseriyên pispor ên Google-ê hatî bidestxistin, em mînakek bifikirin. Bifikirin ku pargîdaniyek dixwaze modelek fêrbûna makîneyê perwerde bike da ku pêşbaziya xerîdar bi karanîna daneyên bi mîlyonan danûstendinên xerîdar pêşbîn bike. Bi karanîna Google Cloud Machine Learning û GCP BigQuery, pargîdanî dikare databasê li BigQuery hilîne û kapasîteyên xwe yên lêgerînê yên hêzdar bikar bîne da ku taybetmendiyên têkildar derxe. Dûv re ew dikarin Fêrbûna Makîneya Cloud bikar bînin da ku modelê li ser binesaziyek belavkirî perwerde bikin, hesabkirinê ji hilanînê veqetînin. Ev nêzîkatî rê dide perwerdehiya bikêrhatî, kêmkirina dema ku hewce dike ji bo avakirina modelek pêşbîniya çuçê ya rast.
Perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê bi daneya mezin re bi rastî bi karanîna çareseriyên pispor ên Google-ê ku hesabkirinê ji hilanînê vediqetîne, dikare were bidestxistin. Fêrbûna Makîneya Cloud Google, GCP BigQuery, û danehevên vekirî çarçoveyek berfereh ji bo pêşkeftina fêrbûna makîneyê peyda dikin bi pêşkêşkirina binesaziya berbelavkirî, kapasîteyên lêpirsînê yên hêzdar, û gihîştina danehevên cihêreng. Bi karanîna van çareseriyan, lêkolîner û pêşdebiran dikarin kêşeyên ku bi modelên perwerdehiyê yên li ser danehevên mezin ve girêdayî ne bi ser bikevin, di dawiyê de rê li ber modelên fêrbûna makîneyê rasttir û bikêrtir vedike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- 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?
- Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
- Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
- Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
- Algorîtmaya Boostkirina Gradient çi ye?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin