Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google naha navê wî Vertex AI ye. Cûdahiya niha çi ye?
Veguheztina Google Cloud ji Motora Fêrbûna Makîneya Cloud bo Vertex AI di kapasîteyên platformê û ezmûna bikarhêner de pêşkeftinek girîng temsîl dike, ku armanc ew e ku çerxa jiyanê ya fêrbûna makîneyê (ML) hêsan bike û yekbûnê bi karûbarên din ên Google Cloud re zêde bike. Vertex AI hatiye dîzaynkirin ku platformek fêrbûna makîneyê ya yekgirtî, dawî-bi-dawî peyda bike ku tevayî dihewîne.
Metrîkên nirxandina performansê yên modelek çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku platformên wekî Google Cloud Machine Learning bikar tînin, nirxandina performansa modelek karekî krîtîk e ku bandor û pêbaweriya modelê misoger dike. Metrîkên nirxandina performansê yên modelek cihêreng in û li gorî celebê pirsgirêka ku tête çareser kirin, gelo ew têne hilbijartin
Regression linear çi ye?
Regression linear rêbazek statîstîkî ya bingehîn e ku bi berfirehî di qada fêrbûna makîneyê de, nemaze di karên fêrbûna çavdêriyê de, tê bikar anîn. Ew wekî algorîtmayek bingehîn ji bo pêşbînkirina guhêrbarek girêdayî domdar li ser bingeha yek an çend guhêrbarên serbixwe kar dike. Pêşniyara paşvekêşana xêzik ev e ku di navbera guhêrbaran de têkiliyek xêzek saz bike,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma gengaz e ku meriv modelên ML-ya cihêreng bi hev re bike û AI-yek master ava bike?
Tevhevkirina modelên cihêreng ên fêrbûna makîneyê (ML) ji bo afirandina pergalek zexmtir û bibandor, ku pir caran wekî ensemble an "master AI" tê binav kirin, di warê îstîxbarata sûnî de teknîkek baş-damezrandî ye. Ev nêzîkatî hêza gelek modelan bi kar tîne da ku performansa pêşbîniyê baştir bike, rastbûnê zêde bike, û pêbaweriya giştî ya
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Hin algorîtmayên herî gelemperî ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn çi ne?
Fêrbûna makîneyê, binekomek îstîxbarata sûnî, karanîna algorîtmayan û modelên statîstîkî vedihewîne da ku komputer karibe bêyî rêwerzên eşkere peywiran bike û li şûna wan xwe bispêre qalib û encaman. Di nav vê domanê de, gelek algorîtmayan hatine pêşve xistin da ku cûrbecûr pirsgirêkan çareser bikin, ji dabeşkirin û paşveçûn bigire heya kombûn û kêmkirina pîvanan.
Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
Afirandina guhertoyek modelek fêrbûna makîneyê di Platforma Google Cloud (GCP) de di bicîhkirina modelan de ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de gavek girîng e. Guhertoyek di vê çarçoveyê de mînakek taybetî ya modelek ku dikare ji bo pêşbîniyan were bikar anîn vedibêje. Ev pêvajo ji bo birêvebirin û domandina dubareyên cihêreng yekpare ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Meriv çawa 7 gavên ML-ê di çarçoveyek mînak de bicîh tîne?
Serîlêdana heft gavên fêrbûna makîneyê ji bo pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê rêgezek birêkûpêk peyda dike, pêvajoyek sîstematîk ku dikare ji pênasekirina pirsgirêkê heya bicîhkirinê were şopandin peyda dike. Ev çarçove hem ji bo destpêk û hem jî ji bo bijîjkên xwedî ezmûn sûdmend e, ji ber ku ew di organîzekirina xebata xebatê de dibe alîkar û piştrast dike ku tu gavek krîtîk nayê paşguh kirin. Vir,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Meriv çawa fêrbûna makîneyê dikare li ser daneyên destûra avahiyê were sepandin?
Fêrbûna makîneyê (ML) potansiyelek mezin ji bo veguheztina rêveberî û hilberandina daneyên destûrnameya avahiyê, aliyekî krîtîk a plansazkirin û pêşkeftina bajarî pêşkêşî dike. Serîlêdana ML-ê di vê qadê de dikare bandor, rastbûn, û pêvajoyên biryardanê bi girîngî zêde bike. Ji bo ku fêm bikin ka fêrbûna makîneyê çawa dikare bi bandor li daneyên destûra avahiyê were sepandin, pêdivî ye
Çima Tabloyên AutoML hatin rawestandin û çi bi ser dikeve?
Tabloyên AutoML ya Google Cloud karûbarek bû ku ji bo bikarhêneran bikar bîne ku bixweber modelên fêrbûna makîneyê li ser daneya birêkûpêk ava bikin û bicîh bikin. Tabloyên AutoML bi têgînek kevneşopî nehatin sekinandin, kapasîteyên wan bi tevahî di Vertex AI-ê de hatin yek kirin. Ev karûbar beşek ji pakêta berfireh a AutoML ya Google bû, ku armanc ew bû ku gihîştina demokratîk bike
Erka şîrovekirina doodên ku ji hêla lîstikvanan ve di çarçoweya AI-yê de hatine kişandin çi ye?
Şirovekirina doodên ku ji hêla lîstikvanan ve hatine kişandin di qada îstîxbarata sûnî de karekî balkêş e, nemaze dema ku Google Quick, Draw bikar bînin! database. Vê peywirê sepana teknîkên fêrbûna makîneyê vedihewîne da ku xêzên bi destan di kategoriyên pêşwext de nas bike û dabeş bike. Zû, Draw! databas, berhevokek gelemperî ya ku ji zêdetirî 50 mîlyon nexşeyan pêk tê