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
Çima danişîn ji TensorFlow 2.0 ji bo darvekirina dilxwaz hatine rakirin?
Di TensorFlow 2.0 de, têgeha danişînan di berjewendiya darvekirina dilxwaz de hate rakirin, ji ber ku darvekirina dilxwaz rê dide nirxandina tavilê û xeletkirina hêsantir a operasyonan, ku pêvajo bikêrtir û Pythonic dike. Ev guhertin di ka TensorFlow de çawa tevdigere û bi bikarhêneran re danûstendinek girîng nîşan dide. Di TensorFlow 1.x de, danişîn hatin bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Daxuyaniyên çapkirinê li TensorFlow
Dewsgiriya Google Cloud Datalab çi ye ku nuha ew hate sekinandin?
Google Cloud Datalab, hawîrdorek notebookê ya populer ji bo keşfkirin, analîzkirin û dîtina daneyan, bi rastî hate sekinandin. Lêbelê, Google ji bo bikarhênerên ku ji bo karên xwe yên fêrbûna makîneyê xwe dispêrin Datalabê çareseriyek alternatîf peyda kiriye. Veguheztina pêşniyarkirî ya ji bo Google Cloud Datalab Notebookên Platforma Google Cloud AI ne. Notebookên Platforma Google Cloud AI-ê ye
Ma hewce ye ku pêşî li Google Storage (GCS) databasek were barkirin da ku li ser wê modelek fêrbûna makîneyê di Google Cloud de perwerde bike?
Di warê îstîxbarata artificial û fêrbûna makîneyê de, pêvajoya perwerdehiya modelên di ewr de gav û ramanên cihêreng vedihewîne. Yek ji vî rengî hilanîna daneya ku ji bo perwerdehiyê tê bikar anîn e. Digel ku ne hewceyek bêkêmasî ye ku berî perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê danûstendinê li Google Storage (GCS) barkirin.
Ma meriv dikare çavkaniyên hesabkirina ewr a nermbûnê bikar bîne da ku modelên fêrbûna makîneyê li ser berhevokên bi mezinahiya ku ji sînorên komputerek herêmî derbas dibin perwerde bike?
Google Cloud Platform gelek amûr û karûbar pêşkêşî dike ku dihêle hûn hêza hesabkirina ewr ji bo karên fêrbûna makîneyê bikar bînin. Yek ji van amûran Google Cloud Machine Learning Engine e, ku ji bo perwerdekirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hawîrdorek birêvebir peyda dike. Bi vê karûbarê, hûn dikarin bi hêsanî karên perwerdehiya xwe mezin bikin
Meriv çawa di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de modelek ava dike?
Ji bo avakirina modelek di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn hewce ne ku hûn karûbarek sazkirî bişopînin ku pêkhateyên cihêreng vedihewîne. Van pêkhateyan amadekirina daneyên we, diyarkirina modela we, û perwerdekirina wê pêk tîne. Werin em her gav bi hûrgulî lêkolîn bikin. 1. Amadekirina Daneyan: Berî afirandina modelek, girîng e ku hûn xwe amade bikin
Rola daneyên nirxandinê di pîvandina performansa modelek fêrbûna makîneyê de çi ye?
Daneyên nirxandinê di pîvandina performansa modelek fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Ew têgihîştinên hêja peyda dike ka model çiqasî baş tevdigere û di nirxandina bandora wê de di çareserkirina pirsgirêka hatî dayîn de dibe alîkar. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Google Cloud û amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê de, daneyên nirxandinê wekî xizmetê dike
Hilbijartina modelê çawa beşdarî serkeftina projeyên fêrbûna makîneyê dike?
Hilbijartina modelê aliyek krîtîk a projeyên fêrbûna makîneyê ye ku bi girîngî beşdarî serkeftina wan dibe. Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di çarçoveya Google Cloud Machine Learning û amûrên Google de ji bo fêrbûna makîneyê, têgihîştina girîngiya hilbijartina modelê ji bo bidestxistina encamên rast û pêbawer girîng e. Hilbijartina modelê vedibêje
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Pêşniyara fêrbûna makîneya Google, Nirxandina îmtîhanê
Armanca başkirina modela perwerdekirî çi ye?
Birêkûpêkkirina modelek perwerdekirî di warê îstîxbarata hunerî de, bi taybetî di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, gavek girîng e. Ew bi mebesta adaptasyona modelek pêş-perwerdekirî ji karek an databasek taybetî re xizmet dike, bi vî rengî performansa wê zêde dike û wê ji bo serîlêdanên cîhana rastîn maqûltir dike. Ev pêvajo bi verastkirinê ve girêdayî ye
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de amadekirina daneyê çawa dikare dem û hewldanê xilas bike?
Amadekirina daneyê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze, ji ber ku ew dikare bi girîngî dem û hewildan xilas bike û pê ewle bike ku daneyên ku ji bo modelên perwerdehiyê têne bikar anîn qalîteya bilind, têkildar û bi rêkûpêk hatine format kirin. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka çawa amadekirina daneyê dikare van feydeyan bi dest bixe, li ser bandora wê ya li ser daneyan hûr bibe