Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
Dema ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re mijûl dibin, çend sînor hene ku hewce ne ku bêne hesibandin da ku karûbar û bikêrhatîbûna modelên ku têne pêşve xistin were misoger kirin. Van sînoran dikarin ji aliyên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker, astengiyên bîranînê, kalîteya daneyê, û tevliheviya modelê derkevin holê. Yek ji sînorên bingehîn ên sazkirina daneyên mezin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
Fêrbûna makîneyê di arîkariya diyalogê de di nav qada Zehmetiya Hunerî de rolek girîng dilîze. Alîkariya diyalogîk diafirîne pergalên ku dikarin bi bikarhêneran re danûstandinan bikin, pirsên wan fam bikin, û bersivên têkildar peyda bikin. Ev teknolojî bi berfirehî di chatbots, arîkarên virtual, serîlêdanên karûbarê xerîdar û hêj bêtir tê bikar anîn. Di çarçoveya Google Cloud Machine de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
TensorFlow Playground amûrek înteraktîf e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin û dihêle bikarhêneran bingehên torên neuralî bikolin û fam bikin. Vê platformê navgînek dîtbar peyda dike ku bikarhêner dikarin bi mîmariyên tora neuralî, fonksiyonên aktîfkirinê, û danûstendinên cihêreng ceribandinê bikin da ku bandora wan li ser performansa modelê bişopînin. TensorFlow Playground ji bo çavkaniyek hêja ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
Daneyek mezintir di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di nav Google Cloud Machine Learning de, ji berhevokek daneyan re vedibêje ku bi mezinahî û tevliheviyê berfireh e. Girîngiya databasek mezin di kapasîteya wê de ye ku performans û rastbûna modelên fêrbûna makîneyê zêde bike. Dema ku databasek mezin e, tê de ye
Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, hîperparametre di destnîşankirina performans û tevgera algorîtmayek de rolek girîng dilîzin. Hîperparametre parameterên ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Di dema perwerdehiyê de hîn nabin; di şûna wê de, ew pêvajoya fêrbûnê bixwe kontrol dikin. Berevajî vê, pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de, wekî giran, têne fêr kirin
Computing cloud çi ye?
Cloud computing paradîgmayek e ku tê de pêşkêşkirina karûbarên cûda yên hesabkirinê li ser înternetê pêk tîne. Ew bikarhêneran dihêle ku bigihîjin gelek çavkaniyan, wekî server, hilanînê, databas, torê, nermalavê, û hêj bêtir, bêyî ku hewcedariya xwedan an rêvebirina binesaziya laşî bigihînin û bikar bînin. Ev model lihevhatî, berbelavbûn, lêçûn-kêrhatîbûn û performansa çêtir pêşkêşî dike
Pergala GSM şîfreya xweya tîrêjê bi karanîna Tomarên Guhertina Bersivdana Rêzikî pêk tîne?
Di warê krîptografiya klasîk de, pergala GSM, ku ji bo Pergala Gerdûnî ya Têkiliyên Mobîl radiweste, 11 Tomarên Veguhastina Berjewendiya Rêzik (LFSR) bi hev ve girêdayî bikar tîne da ku şîfreyek tîrêjê ya bihêz biafirîne. Armanca bingehîn a karanîna gelek LFSR bi hev re ev e ku bi zêdekirina tevlihevî û bêserûberiyê ewlehiya mekanîzmaya şîfrekirinê zêde bike.
Ma şîfreya Rijndael ji hêla NIST ve bangek pêşbaziyê qezenc kir ku bibe pergala krîptoya AES?
Şîfreya Rijndael di pêşbaziya ku ji hêla Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) ve di sala 2000-an de hate lidarxistin, bi ser ket da ku bibe Pergala Krîptoya Pêşkeftî ya Şîfrekirinê (AES). Ev pêşbazî ji hêla NIST ve hate organîze kirin da ku algorîtmayek şîfrekirina mifteya sîmetrîk ya nû hilbijêrin ku dê şûna standarda şîfrekirina daneya pîr (DES) wekî standarda ewlehiyê bigire.
Krîptografiya giştî-kilîta (şîfrekirina asimetrîk) çi ye?
Krîptografiya bi kilîta gelemperî, ku wekî krîptografiya asîmetrîk jî tê zanîn, di warê ewlehiya sîber de têgehek bingehîn e ku ji ber pirsgirêka belavkirina mifteyê di şîfrekirina kilîta taybet de (şîfreya sîmetrîk) derketiye holê. Dema ku belavkirina mifteyê bi rastî di krîptografiya sîmetrîk ya klasîk de pirsgirêkek girîng e, şîfrekirina mifteya giştî rêyek ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê pêşkêş kir, lê bi ser de jî destnîşan kir.
Di Google Vision API-ê de hin kategoriyên pêşwext ji bo naskirina tiştan çi ne?
Google Vision API, beşek ji kapasîteyên fêrbûna makîneya Google Cloud, fonksiyonên pêşkeftî yên têgihîştina wêneyê pêşkêşî dike, tevî naskirina tiştan. Di çarçoweya naskirina tiştan de, API komek kategoriyên pêşwextkirî bikar tîne da ku tiştên di hundurê wêneyan de rast nas bike. Van kategoriyên pêşdebirkirî ji bo dabeşkirina modelên fêrbûna makîneya API-yê wekî xalên referansê kar dikin