Kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî bi rastî bûyerek karanîna berbiçav a Fêrbûna Makîneyê (ML) ne. Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê têne sêwirandin da ku qalib û têkiliyên di nav daneyan de nas bikin da ku pêşbîniyan an biryaran bidin bêyî ku bi eşkere werin bernamekirin. Di çarçoweya kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî de, Fêrbûna Makîneyê dikare bi peydakirina encamên têkildar û rasttir ji bikarhêneran re ezmûna lêgerînê bi girîngî zêde bike.
Yek ji hêmanên sereke yên kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî şiyana famkirina pirs û mebesta bikarhêner e. Modelên Fêrbûna Makîneyê dikarin werin perwerde kirin da ku pirsên lêgerînê analîz bikin, peyvên sereke nas bikin, û çarçovê şîrove bikin da ku encamên rastîntir peyda bikin. Mînakî, motorên lêgerînê yên mîna Google algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê bikar tînin da ku semantîka pirsên lêgerînê fam bikin û li gorî mebesta lêgerîna wan agahdariya têkildar peyda bikin.
Zêdetir, Fêrbûna Makîneyê dikare bi kesanekirina encamên lêgerînê ji bo bikarhênerên kesane re têkildariya lêgerînê baştir bike. Bi analîzkirina tevgera bikarhêner, bijare, û danûstendinên paşîn, modelên Fêrbûna Makîneyê dikarin encamên lêgerînê li gorî berjewendî û hewcedariyên taybetî yên her bikarhêner li hev bikin. Ev aliyek kesanebûnê ne tenê ezmûna bikarhêner zêde dike lê di heman demê de îhtîmala ku bikarhêner agahdariya ku ew lê digerin zû û bi bandor bibînin jî zêde dike.
Bûyerek din a girîng a karanîna Fêrbûna Makîneyê di kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî de lêgerîna semantîk e. Lêgerîna semantîk ji lêgerîna bingehîn a kevneşopî wêdetir diçe da ku wate û naveroka peyvan di nav pirsek lêgerînê de fam bike. Modelên Fêrbûna Makîneyê dikarin li ser gelek daneyên nivîsê werin perwerde kirin da ku têkiliyên di navbera peyvan, hevokan û têgehan de fêr bibin, û kapasîteyên lêgerînê yên sofîstîke bikin. Mînakî, lêgerîna semantîk dikare ji motorên lêgerînê re bibe alîkar ku hevwate, peyvên têkildar, û tewra nuwazeyên zimanên taybetî yên bikarhêner jî fam bikin da ku encamên lêgerîna rasttir peyda bikin.
Wekî din, Fêrbûna Makîneyê dikare were sepandin da ku têkiliya lêgerînê bi teknîkên wekî pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) û analîzkirina hestê baştir bike. NLP rê dide makîneyan ku zimanê mirovan fêm bikin û analîz bikin, rê dide motorên lêgerînê ku daneyên nivîsê bi bandortir pêvajoyê bikin û şîrove bikin. Ji hêla din ve, analîza hestyarî di destnîşankirina toneya hestyarî ya naverokê de dibe alîkar, ku dikare di peydakirina encamên lêgerînê yên ku bi hest an hestiyariya bikarhêner re têkildar be hêja be.
Kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî ji sepana teknîkên Fêrbûna Makîneyê bi girîngî sûd werdigirin. Bi karanîna algorîtmayên ML-ê ji bo têgihîştina niyeta bikarhêner, kesanekirina encamên lêgerînê, bicihanîna lêgerîna semantîk, û karanîna NLP û analîza hestê, motorên lêgerînê dikarin encamên lêgerînê yên têkildar, rast, û lihevhatî ji bikarhêneran re peyda bikin, di dawiyê de ezmûna lêgerîna giştî zêde bikin.
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