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
Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
Di TensorFlow de darvekirina dilxwaz modek e ku rê dide pêşkeftina bêtir xwerû û înteraktîf a modelên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî di qonaxên prototîp û debuggkirina pêşkeftina modelê de bikêr e. Di TensorFlow de, darvekirina dilxwaz rêyek e ku meriv tavilê operasyonan bike da ku nirxên konkret vegerîne, li hember darvekirina bingehîn-grafîk a kevneşopî ku li wir
Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
Perwerdehiya bikêr a modelên fêrbûna makîneyê bi daneya mezin di warê îstîxbarata sûnî de aliyek girîng e. Google çareseriyên pispor pêşkêşî dike ku destûrê dide veqetandina hesaban ji hilanînê, pêvajoyên perwerdehiyê yên bikêr bihêle. Van çareseriyên, wekî Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, û daneyên vekirî, çarçoveyek berfireh ji bo pêşkeftinê peyda dikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bi rengek belavkirî û paralel. Lêbelê, ew ne wergirtin û veavakirina çavkaniyê ya otomatîkî pêşkêşî dike, ne jî piştî qedandina perwerdehiya modelê girtina çavkaniyê bi rê ve dibe. Di vê bersivê de, em ê
Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
Perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser daneyên mezin di warê îstîxbarata sûnî de pratîkek hevpar e. Lêbelê, girîng e ku meriv bala xwe bide ku mezinahiya databasê di pêvajoya perwerdehiyê de dibe sedema dijwarî û astengiyên potansiyel. Werin em îhtîmala perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser danûstendinên mezin ên keyfî û ya nîqaş bikin
Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
Dema ku CMLE (Motora Fêrbûna Makîneya Cloud) ji bo afirandina guhertoyek bikar tîne, pêdivî ye ku çavkaniyek modelek derxistinê diyar bike. Ev hewcedarî ji ber çend sedeman girîng e, ku dê di vê bersivê de bi berfirehî were rave kirin. Pêşîn, em fêm bikin ka wateya "modela derhanîn" çi ye. Di çarçoveya CMLE de, modelek derhanîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
Bi rastî, ew dikare. Di Google Cloud Machine Learning de, taybetmendiyek bi navê Cloud Machine Learning Engine (CMLE) heye. CMLE ji bo perwerdekirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê di ewr de platformek hêzdar û berbelav peyda dike. Ew dihêle bikarhêneran daneyan ji hilanîna Cloud bixwînin û ji bo encamgirtinê modelek perwerdekirî bikar bînin. Dema ku ew tê
Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin çarçoveyek çavkaniyek vekirî ya berfireh e ku tê bikar anîn. Ew ekosîstemek berfireh a amûr, pirtûkxane û çavkaniyan peyda dike ku rê dide pêşdebir û lêkolîneran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. Di çarçoveya torên neuralî yên kûr (DNN) de, TensorFlow ne tenê karibe van modelan perwerde bike, lê di heman demê de hêsantir dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, TensorFlow Hub ji bo fêrbûna makîneya bêtir hilberîner