Meriv çawa ravekirinên AI-ê bi Amûra Çi-Eger re tê bikar anîn?
Ravekirinên AI û Amûra What-If du taybetmendiyên hêzdar in ku ji hêla Platforma Google Cloud AI ve têne pêşkêş kirin ku dikarin bi hev re werin bikar anîn da ku têgihiştinek kûr a modelên AI û pêşbîniyên wan bistînin. Vegotinên AI-ê di derheqê sedemên li pişt biryarên modelê de têgihiştinê peyda dikin, dema ku Amûra What-If destûrê dide bikarhêneran ku senaryoyên cihêreng bikolin û fam bikin ka guheztinên daneyên têketinê çawa bandorê li pêşbîniyên modelê dikin. Bi berhevkirina van her du amûran, bikarhêner ne tenê dikarin behreya modelê şîrove bikin lê di heman demê de bandora têketinên cihêreng li ser encamên modelê jî binirxînin.
Ji bo destpêkirina karanîna Vegotinên AI-ê bi Amûra Çi-Eger re, pêdivî ye ku meriv modelek AI-ya perwerdekirî ya ku li ser Platforma AI-yê piştgirî dike ku ravekirinên AI-yê piştgirî dike were bicîh kirin. Van modelan çarçoveya Explainable AI (XAI) bikar tînin, ku destûrê dide ravekirina pêşbîniyên kesane. Dema ku model were bicîh kirin, Amûra What-If dikare were bikar anîn da ku bi înteraktîf vekolîn û analîzkirina tevgera modelê bike.
Ji bo çalakkirina ravekirinên AI-ê di Amûra What-If de, pêdivî ye ku bikarhêner dema ku mînakek çîna WhatIfTool diafirîne metadata AI-ya ravekirî diyar bike. Ev metadata navê model, guherto, û nav û celebên taybetmendiyê vedigire. Navên taybetmendiyê ji bo nexşeya daneyên têketinê bi taybetmendiyên wan ên têkildar re di modelê de têne bikar anîn, dema ku celebên taybetmendiyê celebên daneya taybetmendiyan destnîşan dikin (mînak, hejmarî, kategorî).
Dema ku mînaka What-If Tool bi metadata AI-ê ya ravekirî were afirandin, bikarhêner dikare ji bo analîzê daneyan di nav amûrê de bar bike. Amûrek navbeynkarek-dostane peyda dike ku destûrê dide guheztina daneya têketinê û çavdêrîkirina pêşbîniyên modela encam. Wekî din, amûr ji bo her pêşbîniyê ravekirinên AI-ê destnîşan dike, li ser faktorên ku bandor li biryara modelê kirine nihêrînek peyda dike.
Amûra What-If taybetmendiyên cûrbecûr pêşkêşî dike ku dikare bi ravekirinên AI-ê re were bikar anîn. Mînakî, bikarhêner dikarin bi guheztina daneyên têketinê senaryoyên xwerû biafirînin û binihêrin ka ev guhertin çawa bandorê li pêşbîniyên modelê dikin. Ev dihêle ku meriv hestiyariya modelê ya li ser danûstendinên cihêreng têbigihîje û rêgez an sînorkirinên potansiyel nas bike. Bikarhêner dikarin di nav amûrê de gelek modelan li kêleka hev bidin ber hev, bihêle ku ew pêşbînî û ravekirinên xwe bidin ber hev. Ev dikare bi taybetî dema ku performansa modelên cihêreng dinirxîne an dema ku bandora nûvekirinên modelê dinirxîne bikêr e.
Vegotinên AI û Amûra Çi-Eger amûrên temamker in ku dikarin bi hev re werin bikar anîn da ku têgihiştinek berfireh a modelên AI-ê bistînin. Vegotinên AI-ê li ser sedemên li pişt pêşbîniyên modelê têgihiştinê peyda dikin, dema ku Amûra What-If destûrê dide keşifkirina înteraktîf a behreya modelê û analîzkirina senaryoyên cihêreng. Bi berhevkirina van her du amûran, bikarhêner dikarin biryarên modelê şîrove bikin, bandora guhertinên têketinê binirxînin, û di pêbawerî û dadperweriya modelên AI-ê de pêbaweriyê bistînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Rêkûpêkbûn çi ye?
- Ma celebek perwerdehiyê modelek AI-ê heye ku tê de hem nêzîkatiyên fêrbûna çavdêrî û hem jî neserperiştkirî di heman demê de têne bicîh kirin?
- Fêrbûn di pergalên fêrbûna makîneya bêserûber de çawa çêdibe?
- Meriv çawa databasa Fashion-MNIST-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud/Platforma AI-ê ya Google-ê de bikar tîne?
- Çi celeb algorîtmayên ji bo fêrbûna makîneyê hene û meriv çawa wan hildibijêre?
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
- Hin qonaxên berfirehtir ên fêrbûna makîneyê çi ne?
- Ma TensorBoard amûra herî pêşniyarkirî ye ji bo dîtina modelê?
- Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin