Ger yek modelek Google-ê bikar bîne û wê li ser mînaka xwe perwerde bike, gelo Google çêtirkirinên ku ji daneyên perwerdehiyê hatine çêkirin digire?
Dema ku modelek Google-ê bikar tînin û wê li ser mînaka xwe perwerde dikin, pirsa gelo Google çêtirkirinên ku ji daneyên perwerdehiya we hatine çêkirin diparêze bi çend faktoran ve girêdayî ye, di nav de karûbarê taybetî ya Google an amûra ku hûn bikar tînin û şertên karûbarê ku bi wê amûrê ve girêdayî ne. Di çarçoveya makîneya Google Cloud de
Meriv çawa dizane ku kîjan modela ML-ê bikar bîne, berî ku wê perwerde bike?
Hilbijartina modela fêrbûna makîneya guncan berî perwerdehiyê di pêşkeftina pergalek AI-ya serfiraz de gavek bingehîn e. Hilbijartina modelê dikare bandorek girîng li ser performansa, rastbûn û karbidestiya çareseriyê bandor bike. Ji bo girtina biryarek agahdar, pêdivî ye ku meriv çend faktoran bihesibîne, di nav de cewherê daneyê, celebê pirsgirêkê, hesabkerî
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma fêrbûna makîneyê dikare ji bo pêşbînkirina xetera nexweşiya dil a koroner were bikar anîn?
Fêrbûna makîneyê di sektora lênihêrîna tenduristiyê de, nemaze di warê pêşbînkirina xetereya nexweşiya dil a koroner (CHD) de wekî amûrek hêzdar derketiye holê. Nexweşiya dil a koroner, rewşek ku bi tengbûna damarên koroner ên ji ber avabûna plakê tê xuyang kirin, li seranserê cîhanê sedema sereke ya nexweşî û mirinê dimîne. Nêzîkatiya kevneşopî ya nirxandinê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
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 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
Gava ku materyalên xwendinê li ser "hilbijartina algorîtmaya rast" diaxivin, gelo ev tê vê wateyê ku di bingeh de hemî algorîtmayên gengaz jixwe hene? Em çawa dizanin ku algorîtmayek ji bo pirsgirêkek taybetî "rast" e?
Dema ku nîqaşkirina "hilbijartina algorîtmaya rast" di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya Zêbaratiya Hunerî de ku ji hêla platformên mîna Google Cloud Machine Learning ve hatî peyda kirin, girîng e ku meriv fêm bike ku ev hilbijartin hem biryarek stratejîk û hem jî teknîkî ye. Ew ne tenê li ser hilbijartina ji navnîşek berê-heyî ya algorîtmayan e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Hîperparametreyên ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku platformên wekî Google Cloud Machine Learning bikar tînin, têgihîştina hîperparametran ji bo pêşkeftin û xweşbînkirina modelan girîng e. Hîperparametre mîheng an vesazkirinên derveyî yên modelê ne ku pêvajoya fêrbûnê destnîşan dikin û bandorê li performansa algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikin. Berevajî parametreyên modelê, ku ev in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye