Armanca Cloud AutoML çi ye û ew çawa pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê hêsan dike?
Cloud AutoML amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî pêşkêş kirin ku armanc dike ku pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê hêsan bike. Ew navgînek bikarhêner-heval peyda dike û gelek peywirên tevlihev otomatîk dike, rê dide bikarhênerên xwedan pisporiya fêrbûna makîneyê ya tixûbdar ku ji bo hewcedariyên xwe yên taybetî modelên xwerû ava bikin û bicîh bikin. Armanca Cloud AutoML ew e ku fêrbûna makîneyê demokratîze bike û wê ji temaşevanek berfireh re bigihîne, ku karûbaran bike ku hêza AI-ê bikar bînin bêyî ku di zanistiya daneyê an bernamesaziyê de zanyariyek berfireh hewce bike.
Yek ji avantajên sereke yên Cloud AutoML jêhatîbûna wê ya otomatîkkirina pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê ye. Bi kevneşopî, perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê çend gavên dem-dixwe û çavkaniyê-dijwar vedihewîne, wek pêşdibistanên daneyê, endezyariya taybetmendiyê, hilbijartina modelê, guheztina hîperparametre, û nirxandin. Van karan bi gelemperî di algorîtmayên fêrbûna makîneyê û zimanên bernamekirinê de zanîn û pisporiya pispor hewce dike.
Cloud AutoML bi otomatîkkirina gelek ji van karan vê pêvajoyê hêsan dike. Ew navgînek bikarhênerek grafîkî (GUI) peyda dike ku destûrê dide bikarhêneran ku bi hêsanî berhevokên xwe bar bikin, daneyan xuyang bikin û keşif bikin, û guhêrbara ku ew dixwazin pêşbînî bikin hilbijêrin. Dûv re platform gavên pêş-pêvajoya daneyê, wek hilgirtina nirxên winda, kodkirina guhêrbarên kategorîk, û pîvandina taybetmendiyên jimare digire. Ev bikarhêner gelek dem û hewil dide, ji ber ku ew êdî ne hewce ne ku bi destan kodê binivîsin an jî van karan bixwe bikin.
Wekî din, Cloud AutoML cûrbecûr modelên pêş-perwerdekirî pêşkêşî dike ku bikarhêner dikarin wekî xala destpêkê hilbijêrin. Van modelan li ser danûstendinên mezin hatine perwerde kirin û dikarin li gorî hewcedariyên taybetî werin sererast kirin. Bikarhêner dikarin modelek pêş-perwerdekirî ya ku herî zêde bi qada pirsgirêka wan re têkildar e hilbijêrin û bi lê zêdekirina dane û etîketên xwe ve wê xweş bikin. Ev rê dide bikarhêneran ku zanyarî û pisporiya ku di van modelên pêş-perwerdekirî de hatine vehewandin bikar bînin, ji wan re hewldana avakirina modelek ji sifirê xilas dike.
Taybetmendiyek din a sereke ya Cloud AutoML ev e ku meriv bixweber hîperparametreyên modela fêrbûna makîneyê guhezîne. Hîperparametre mîhengên ku tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin, wek rêjeya fêrbûnê, hêza rêkûpêkbûnê, û hejmara qatên veşartî di tora neuralî de. Rêzkirina van hîperparametran bi destan dikare bibe karekî dijwar û demdirêj, ku pêdivî bi gelek dubareyên perwerdehî û nirxandinê heye. Cloud AutoML vê pêvajoyê bixweber digere li koma çêtirîn hîperparametreyên ku performansa modelê li ser danehevek pejirandinê xweşbîn dike. Ev ji bikarhêneran re dibe alîkar ku bigihîjin encamên çêtir bêyî ku hewcedariyek girîng ji dem û hewldana li ser ahenga destan xerc bikin.
Wekî din, Cloud AutoML ji bo nirxandin û berhevkirina modelên cihêreng navgînek bikarhêner-heval peyda dike. Ew rê dide bikarhêneran ku metrîkên performansa modelên xwe, wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û xala F1-ê bibînin, û wan li kêleka hev bidin ber hev. Ev ji bikarhêneran re dibe alîkar ku biryarên agahdar bidin ka kîjan modela ku li gorî hewcedarî û astengiyên xwe yên taybetî bicîh bikin.
Dema ku model were perwerdekirin û nirxandin, Cloud AutoML bikarhêneran dihêle ku wê wekî API-ya RESTful bicîh bikin, û yekkirina modelê di serîlêdan an karûbarên xwe de hêsan dike. Ev rê dide karsaziyan ku di wextê rast de hêza AI-ê bi kar bînin, pêşbîniyan bikin û di firînê de têgihiştinan çêbikin.
Armanca Cloud AutoML ev e ku pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê bi otomatîkkirina gelek karên tevlihev hêsan bike. Ew navgînek bikarhêner-heval peyda dike, pêş-pêvajoya daneyê otomatîk dike, modelên pêş-perwerdekirî pêşkêşî dike, verastkirina hîperparameterê otomatîk dike, nirxandin û berhevdana modelê hêsantir dike, û pêkanîna hêsan a modelên perwerdekirî dihêle. Bi demokratîzekirina fêrbûna makîneyê, Cloud AutoML karsaziyên xwedan pisporiya fêrbûna makîneyê ya tixûbdar hêz dike da ku hêza AI-ê bixebitîne û biryarên dane-rêveber bide.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- GCP heta çi radeyê ji bo pêşkeftin, bicihkirin û mêvandariyê ji bo rûpelên malperê an serlêdanan bikêr e?
- Meriv çawa rêza navnîşana IP-yê ji bo subnetekê hesab dike?
- Cûdahiya di navbera Cloud AutoML û Cloud AI Platform de çi ye?
- Cûdahiya di navbera Big Table û BigQuery de çi ye?
- Meriv çawa hevsengiya barkirinê di GCP-ê de ji bo karanîna gelek serverên web-ê yên paşîn bi WordPress-ê re mîheng dike, û piştrast dike ku databas di nav gelek paşnavên paşîn (serverên malperê) WordPress-ê de domdar e?
- Dema ku tenê serverek webê ya paşîn a yekane bikar tîne pêkanîna hevsengiya barkirinê maqûl e?
- Ger Cloud Shell bi SDK-ya Cloud-ê re şêlekek pêş-sazkirî peyda dike û hewcedariya wê bi çavkaniyên herêmî tune, çi feydeya karanîna sazkirinek herêmî ya Cloud SDK-ê li şûna karanîna Cloud Shell bi navgîniya Cloud Console çi ye?
- Ma serîlêdanek mobîl a Android-ê heye ku dikare ji bo rêveberiya Platforma Google Cloud were bikar anîn?
- Awayên birêvebirina Platforma Cloud Google çi ne?
- Computing cloud çi ye?
Pir pirs û bersivan li EITC/CL/GCP Google Cloud Platformê bibînin