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 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
Bikarhêner çawa dikarin jêhatîbûna analîza daneyê bi berhevkirina danehevên giştî yên BigQuery bi amûrên mîna Data Lab, Facets, û TensorFlow re zêde bikin?
Tevhevkirina danûstendinên giştî yên BigQuery bi amûrên mîna Data Lab, Facets, û TensorFlow re dikare jêhatîbûna analîzkirina daneya bikarhêneran di warê Zehmetiya Hunerî de pir zêde bike. Van amûran ji bo xebitandina daneyên mezin, vekolîna daneyan û avakirina modelên fêrbûna makîneyê ekosîstemek berfireh û hêzdar peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê nîqaş bikin ka bikarhêner çawa dikarin bi kar bînin
Danûstendina Wêneyên Vekirî çi ye û ew dikare ji kîjan pirsan bibe alîkar?
Danûstendina Wêneyên Vekirî berhevokek mezin a wêneyên şîrovekirî ye ku ji hêla Google ve ji hêla gelemperî ve hatî peyda kirin. Ew ji bo lêkolîner, pêşdebir û pisporên fêrbûna makîneyê ku di warê dîtina komputerê de dixebitin wekî çavkaniyek hêja xizmet dike. Danûstendina bi mîlyonan wêneyan vedihewîne, ku her yek bi komek etîketan ve hatî şîrove kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2