Bikarhêner çawa dikarin bi karanîna Datalab daneyên commit GitHub analîz bikin û çi têgihîştin dikarin werin bidestxistin?
Ji bo analîzkirina daneyên commit GitHub bi karanîna Google Cloud Datalab, bikarhêner dikarin taybetmendiyên wê yên hêzdar û entegrasyona wê bi amûrên cihêreng ên Google re ji bo fêrbûna makîneyê bikar bînin. Bi derxistin û hilberandina daneya peywirê re, di derheqê pêvajoya pêşkeftinê, qalîteya kodê û şêwazên hevkariyê de di nav depoyek GitHub de têgihîştinên hêja têne bidestxistin. Ev analîz dikare ji pêşdebiran û rêvebirên projeyê re bibe alîkar ku biryarên agahdar bistînin, deverên ji bo çêtirbûnê nas bikin, û têgihîştinek kûr a kodê xwe bistînin.
Ji bo destpêkirinê, bikarhêner dikarin di ewr de notebookek nû ya Datalab biafirînin an yeka heyî vekin. Datalab pêwendiyek bikarhêner-heval peyda dike ku destûrê dide bikarhêneran ku kodê binivîsin û bicîh bikin, daneyan xuyang bikin û raporan çêbikin. Piştî ku notebook hate saz kirin, gavên jêrîn dikarin werin şopandin da ku daneyên commit GitHub analîz bikin:
1. Daneyên Data: Pêngava yekem ev e ku hûn daneyên commit ji depoya berjewendiyê GitHub bistînin. Ev dikare bi karanîna GitHub API-ê an bi rasterast gihîştina daneyên Git-ê ya depoyê were kirin. Daneyên commit bi gelemperî agahdariya wekî peyama commit, nivîskar, demjimêr, û pelên pêwenddar hene.
2. Pêşîvekirina Daneyê: Piştî berhevkirina daneya commit, pêdivî ye ku ew pêşdibistana wê were kirin da ku karanîna wê ya ji bo analîzê piştrast bike. Ev dibe ku paqijkirina daneyan, hilgirtina nirxên winda, û veguheztina daneyan li formatek ku ji bo analîzên din guncan e vedihewîne. Mînakî, ji bo analîza-based-demê dibe ku pêdivî ye ku îşaretên demsaxiyê werin veguheztin nav formatek demjimêrê.
3. Analîz Daneyên Lêgerînê: Bi daneyên pêşdibistanê re, bikarhêner dikarin analîza daneya keşfê (EDA) bikin da ku têgihiştinên destpêkê bistînin. Teknolojiyên EDA, wekî statîstîkên kurt, dîtbarîkirina daneyan, û analîza pêwendiyê, dikarin werin sepandin da ku belavkirina taybetmendiyên betlaneyê fam bikin, nimûneyan nas bikin, û derbideran tespît bikin. Ev gav ji bikarhêneran re dibe alîkar ku xwe bi daneyan nas bikin û ji bo vekolînên din hîpotezan ava bikin.
4. Analysis Quality Code: Yek ji têgihîştina sereke ya ku dikare ji daneyên commit GitHub were bidestxistin, kalîteya kodê ye. Bikarhêner dikarin metrîkên cihêreng analîz bikin, wek mînak hejmara rêzikên ku di her komîtekê de hatine guheztin, hejmara kirina her pelê, û pirbûna nirxandinên kodê. Bi vekolîna van metrîkan, pêşdebiran dikarin parastin, tevlihevî û aramiya kodê binirxînin. Mînakî, hejmareke zêde ya peywiran di her pelê de dibe ku guhertinên pir caran û deverên potansiyel ên ji nûvekirinê nîşan bide.
5. Analîza Hevkarî: Daneyên commit GitHub di heman demê de agahdariya hêja li ser şêwazên hevkariyê di nav pêşdebiran de peyda dike. Bikarhêner dikarin metrîkên wekî hejmara beşdaran, pirbûna daxwazên kişandinê, û dema ku ji bo yekkirina daxwazên kişandinê tê girtin analîz bikin. Van metrîkan dikarin di pêvajoya pêşkeftinê de astengiyan nas bikin, bandoriya nirxandinên kodê bipîvin, û asta tevlêbûnê di nav civata pêşkeftinê de binirxînin.
6. Analysis-based Time: Aliyekî din ê analîza daneya commit GitHub vekolîna şêwazên demkî yên peywiran e. Bikarhêner dikarin meylên bi demê re analîz bikin, wek mînak hejmara pêkanînan her roj an dabeşkirina peywiran li deverên demjimêrên cihêreng. Ev vekolîn dikare di derbarê çerxên pêşkeftinê, serdemên çalakiya pez, û têkiliyên potansiyel ên bi faktorên derve re têgihiştinan eşkere bike.
7. Serlêdanên Fêrbûna Makîneyê: Yekbûna Datalab bi Google Cloud Machine Learning re destûrê dide bikarhêneran ku teknîkên fêrbûna makîneya pêşkeftî li daneya GitHub bicîh bikin. Mînakî, bikarhêner dikarin modelên pêşdîtinê ava bikin da ku çalakiya kiryara pêşerojê pêşbîn bikin an jî di şêwazên kirêt de anomaliyan nas bikin. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê, yên wekî komkirin an dabeşkirin, di heman demê de dikarin werin bikar anîn da ku berpirsiyariyên mîna hev kom bikin an li gorî taybetmendiyên wan dabeş bikin.
Bi şopandina van gavan, bikarhêner dikarin bi karanîna Datalab-ê daneya commit GitHub bi bandor analîz bikin û di pêvajoya pêşkeftinê, kalîteya kodê û qalibên hevkariyê de têgihiştinên hêja bistînin. Van têgihiştinan dikarin ji pêşdebiran re bibin alîkar ku biryarên agahdar bistînin, kalîteya kodê çêtir bikin, û karbidestiya giştî ya projeyên pêşkeftina nermalavê zêde bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Hûn çawa biryar didin ka kîjan algorîtmaya fêrbûna makîneyê bikar bînin û hûn wê çawa bibînin?
- Cûdahiya di navbera fêrbûna Federal û Edge Computing&On-Device Fêrbûna Makîneyê de çi ye?
- Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
- Mebesta min çalakiyên mîna senifandin, nasandin, hwd. Ez dixwazim navnîşek hemî çalakiyên gengaz û ravekirina ku mebesta her yekê çi ye dixwazim.
- Çalakiyên ku dikarin bi ML-ê re bêne kirin çi ne û ew çawa dikarin bêne bikar anîn?
- Ji bo pejirandina stratejiyek taybetî qaîdeyên berbiçav çi ne? Ma hûn dikarin pîvanên taybetî yên ku ji min re fêm dikin destnîşan bikin ka ew hêjayî karanîna modelek tevlihevtir e?
- Bi kîjan parametreyê ez fêm dikim ka ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
- Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
- Tora neuralî ya kûr çi ye?
- Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin