GCP, an Google Cloud Platform, komek karûbarên komputera ewr e ku ji hêla Google ve hatî peyda kirin. Ew cûrbecûr alav û karûbaran pêşkêşî dike ku rê dide pêşdebiran û rêxistinan ku li ser binesaziya Google serîlêdan û karûbaran ava bikin, bicîh bikin û pîvandinê bikin. GCP jîngehek zexm û ewledar peyda dike ji bo meşandina barkêşên cihêreng, tevî peywirên îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê.
Di warê îstîxbarata sûnî de, GCP komek karûbar û amûrek berfireh pêşkêşî dike ku dikare were bikar anîn da ku modelên fêrbûna makîneyê ava bike û bicîh bike. Van karûbaran motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud vedihewîne, ku ji bo perwerdekirin û xizmetkirina modelên fêrbûna makîneyê di pîvanê de hawîrdorek birêvebir peyda dike. Bi GCP re, pêşdebir dikarin bi hêsanî modelên xwe yên PyTorch bicîh bikin û ji mezinbûn û performansa platformê sûd werbigirin.
Yek ji taybetmendiyên sereke yên GCP-ê yekbûna wê bi TensorFlow re, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer e. TensorFlow bi berfirehî di civata AI-ê de tê bikar anîn, û GCP bi TensorFlow re entegrasyonek bêkêmasî peyda dike, rê dide pêşdebiran ku modelan bi karanîna çarçoweyê perwerde bikin û bicîh bikin. Wekî din, GCP binesaziyek performansa bilind pêşkêşî dike ku dikare pêvajoya perwerdehiyê û encamgirtinê bilez bike, pêşveçûna modela zûtir û bikêrtir bike.
GCP di heman demê de rêzek karûbarên din ên ku dikarin bi PyTorch re ji bo karên fêrbûna makîneyê werin bikar anîn peyda dike. Mînakî, Google Cloud Storage dikare ji bo hilanîn û birêvebirina danehevên mezin were bikar anîn, dema ku Google Cloud Dataflow dikare ji bo pêşdibistanê û veguherîna daneyê were bikar anîn. Karûbarê BigQuery ya GCP dikare ji bo analîzkirina danehevên mezin were bikar anîn, û Google Cloud Pub/Sub dikare ji bo avakirina lûleyên daneya rast-dem were bikar anîn.
Wekî din, GCP bi navgîniya Cloud ML API-yên xwe ve modelên fêrbûna makîneyê yên pêş-perwerdekirî pêşkêşî dike. Van API ji bo peywirên wekî naskirina wêne û axaftinê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û werger modelên amade-karsaziyê peyda dikin. Pêşdebir dikarin bi hêsanî van modelan di nav sepanên xwe de bêyî hewcedariya perwerdehiyek berfireh an berhevkirina daneyan yek bikin.
GCP ji bo çêkirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê platformek hêzdar û maqûl peyda dike. Bi entegrasyona xwe ya bi PyTorch û amûr û karûbarên din ên AI-ê re, pêşdebir dikarin ji pîvandin, performans û modelên pêş-perwerdekirî yên GCP-yê sûd werbigirin da ku leza xebata fêrbûna makîneya xwe bilezînin.
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