Ji bo ku meriv dest bi rêwîtiya çêkirina modelên îstîxbarata sûnî (AI) bike ku bi karanîna Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de, pêdivî ye ku meriv rêgezek birêkûpêk bişopîne ku çend gavên sereke dihewîne. Van gavan têgihîştina bingehên fêrbûna makîneyê, naskirina xwe bi karûbarên AI-ê yên Google Cloud, sazkirina hawîrdorek pêşkeftinê, amadekirin û hilberandina daneyan, modelên avakirin û perwerdehiyê, bicihkirina modelan ji bo pêşbîniyan, û şopandin û xweşbînkirina performansa pergala AI-ê vedihewîne.
Yekem gava destpêkirina çêkirina AI-ê têgihîştinek zexm a têgehên fêrbûna makîneyê digire. Fêrbûna makîneyê binkeyek AI-yê ye ku dihêle pergalên ji ezmûnê fêr bibin û pêşde bibin bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin. Ew pêşkeftina algorîtmayên ku dikarin ji wan fêr bibin û li ser bingeha daneyan pêşbînan an biryaran bidin, vedihewîne. Ji bo destpêkê, pêdivî ye ku meriv têgînên bingehîn ên wekî fêrbûna bi çavdêrî, fêrbûna neçavdêrî, û fêrbûna xurtkirinê, û her weha termînolojiyên sereke yên wekî taybetmendî, etîket, daneyên perwerdehiyê, daneyên ceribandinê, û metrîkên nirxandina modelê bigire dest.
Dûv re, girîng e ku meriv xwe bi karûbarên fêrbûna makîneyê û AI-ya Google Cloud-ê nas bike. Google Cloud Platform (GCP) komek amûr û karûbaran pêşkêşî dike ku pêşkeftin, bicîhkirin, û rêveberiya modelên AI-ê di pîvanê de hêsantir dike. Hin karûbarên berbiçav di nav wan de Platforma Google Cloud AI-ê ye, ku ji bo çêkirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê hawîrdorek hevkar peyda dike, û Google Cloud AutoML, ku rê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna makîneya xwerû perwerde bikin bêyî ku hewcedariya pisporiya kûr a di qadê de hebe.
Sazkirina jîngehek pêşkeftinê ji bo afirandina modelên AI-ê bi bandor girîng e. Google Colab, hawîrdorek notebookê ya Jupyter-ê-based, bijarek populer e ji bo pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê bi karanîna karûbarên Google Cloud. Bi karanîna Colab, bikarhêner dikarin xwe bigihînin çavkaniyên GPU û ji bo hilanîna daneyê, hilanîn, û perwerdehiya modelê bi karûbarên din ên GCP-ê re bêkêmasî tevbigerin.
Amadekirin û hilberandina daneyan di serkeftina projeyên AI-ê de rolek girîng dileyze. Berî avakirina modelek, pêdivî ye ku meriv daneyan berhev bike, paqij bike û pêşdibistanê bike da ku kalîte û têkildariya wê ji bo perwerdehiyê piştrast bike. Google Cloud Storage û BigQuery bi gelemperî karûbar in ku ji bo hilanîn û birêvebirina danehevan têne bikar anîn, dema ku amûrên mîna Dataflow û Dataprep dikarin ji bo karên pêş-pêvajoya daneyê yên wekî paqijkirin, veguheztin, û endezyariya taybetmendiyê werin bikar anîn.
Avakirin û perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bi hilbijartina algorîtmayek guncan, pênasekirina mîmariya modelê, û xweşbînkirina parametreyên modelê vedihewîne da ku bigihîje performansa pêşbîniya bilind. Platforma Google Cloud AI rêzek algorîtma û çarçoveyên pêş-avakirî yên mîna TensorFlow û scikit-learn, û her weha kapasîteyên birêkûpêkkirina hîperparametre peyda dike da ku pêvajoya pêşkeftina modelê xweş bike.
Bicihkirina modelên AI-ê ji bo pêşbîniyan gavek girîng e ku çareseriyên AI-ê ji bikarhênerên dawîn re bigihînin. Platforma Google Cloud AI destûrê dide bikarhêneran ku modelên perwerdekirî wekî API-yên RESTful ji bo pêşbîniyên rast-ê an pêşbîniyên komê bi cih bikin. Bi karanîna teknolojiyên bê server ên mîna Fonksiyonên Cloud an Cloud Run, bikarhêner dikarin pêşbîniyên modela xwe li gorî daxwazê pîv bikin bêyî ku binesaziya sermayê birêve bibin.
Şopandin û xweşbînkirina performansa pergalên AI-ê ji bo dabînkirina pêbawerî û karîgeriya wan di hawîrdorên hilberînê de girîng e. Platforma AI-ê ya Google Cloud kapasîteyên şopandin û têketinê peyda dike da ku metrîkên performansa modelê bişopîne, anomaliyan tespît bike û pirsgirêkan di wextê rast de çareser bike. Bi domdarî çavdêrîkirin û paqijkirina modelên AI-ê yên li ser bingeha bersivdayînê, bikarhêner dikarin rastbûna pêşbîniya xwe zêde bikin û yekbûna pergalê biparêzin.
Destpêkirina çêkirina modelên AI-ê ku bi karanîna Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de bikar tîne, nêzîkatiyek sîstematîk hewce dike ku tê de têgihîştina bingehên fêrbûna makîneyê, karanîna karûbarên AI-ê yên Google Cloud, sazkirina hawîrdorek pêşkeftinê, amadekirin û hilanîna daneyan, çêkirin û perwerdekirina modelan, belavkirina modelan hewce dike. ji bo pêşbîniyan, û çavdêrîkirin û xweşbînkirina performansa pergalê. Bi şopandina van gavan bi xîret û dubarekirina çareseriyên AI-ê, kes dikarin hêza AI-ê bikar bînin da ku nûbûnê bimeşîne û pirsgirêkên tevlihev li deverên cihêreng çareser bike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- 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?
- TensorBoard çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin