Tora neuralî çi ye?
Tora neuralî modelek hesabker e ku ji avahî û fonksiyona mêjiyê mirovan îlhama xwe digire. Ew hêmanek bingehîn a îstîxbarata sûnî ye, nemaze di warê fêrbûna makîneyê de. Tora neuralî ji bo pêvajokirin û şîrovekirina qalibên tevlihev û têkiliyên di daneyan de hatine sêwirandin, rê dide wan ku pêşbîniyan bikin, qalibên nas bikin û çareser bikin.
Ma taybetmendiyên ku daneyan temsîl dikin divê bi rengek hejmarî bin û di stûnên taybetmendiyê de bêne organîze kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya daneyên mezin de ji bo modelên perwerdehiyê yên di ewr de, nûneriya daneyan di serkeftina pêvajoya fêrbûnê de rolek girîng dilîze. Taybetmendî, ku taybetmendiyên pîvandî yên kesane an taybetmendiyên daneyê ne, bi gelemperî di stûnên taybetmendiyê de têne organîze kirin. Dema ku ew e
Rêjeya fêrbûnê di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Rêjeya fêrbûnê di çarçoweya fêrbûna makîneyê de pîvanek guheztina modela girîng e. Ew li ser bingeha agahdariya ku ji qonaxa perwerdehiya berê hatî wergirtin, di her dubarekirina pêngava perwerdehiyê de mezinahiya gavê destnîşan dike. Bi eyarkirina rêjeya fêrbûnê, em dikarin rêjeya ku model ji daneyên perwerdehiyê fêr dibe û kontrol bikin
Ma daneyên ku bi gelemperî tê pêşniyar kirin di navbera perwerdehiyê û nirxandinê de bi heman rengî nêzî 80% û 20% ye?
Di modelên fêrbûna makîneyê de dabeşbûna gelemperî di navbera perwerde û nirxandinê de ne rast e û dikare li gorî faktorên cihêreng cûda bibe. Lêbelê, bi gelemperî tê pêşniyar kirin ku beşek girîng a daneyan ji bo perwerdehiyê veqetînin, bi gelemperî li dora 70-80%, û beşa mayî ji bo nirxandinê veqetînin, ku dê li dora 20-30%. Ev parçebûn wê misoger dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de
Meriv çawa modelên ML-ê di sazûmanek hîbrîd de dimeşîne, digel ku modelên heyî yên herêmî bi rêve diçin û encamên ku ji ewr re têne şandin?
Rêvekirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di sazûmanek hîbrîd de, ku modelên heyî bi herêmî têne darve kirin û encamên wan ji ewr re têne şandin, dikare di warê nermbûn, berbelavbûn, û lêçûn-bandorbûnê de gelek feydeyan peyda bike. Ev nêzîkatî hêza hem çavkaniyên komputerê yên herêmî û hem jî ewr-based bi kar tîne, rê dide rêxistinan ku dema ku digirin binesaziya xwe ya heyî bikar bînin.
Meriv çawa daneyên mezin li modela AI-ê bar dike?
Barkirina daneyên mezin li modelek AI-ê di pêvajoya perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e. Ew hilberandina jimarên mezin ên daneyê bi bandor û bi bandor vedihewîne da ku encamên rast û watedar misoger bike. Em ê gav û teknîkên cihêreng ên ku di barkirina daneya mezin a modelek AI-ê de, bi taybetî Google-ê bikar tînin, vekolînin
Xizmetkirina modelekê tê çi wateyê?
Xizmetkirina modelek di çarçoweya îstîxbarata artificial (AI) de pêvajoya çêkirina modelek perwerdekirî ji bo çêkirina pêşbîniyan an pêkanîna karên din ên di hawîrdorek hilberînê de vedibêje. Ew tê de bicîhkirina modelê li ser serverek an binesaziyek ewr e ku li wir dikare daneyên têketinê werbigire, wê pêvajoy bike, û encamek xwestî biafirîne.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de
Dema ku ji bo fêrbûna makîneyê bi komên daneyên mezin re dixebitin çima danîna daneyan di ewr de nêzîkatiya çêtirîn tê hesibandin?
Dema ku ji bo fêrbûna makîneyê bi komên daneyên mezin re dixebitin, danîna daneyan di ewr de ji ber çend sedeman nêzîkatiya çêtirîn tê hesibandin. Ev nêzîkatî di warê pîvandinê, gihîştinê, lêçûn-bandorbûnê û hevkariyê de gelek feydeyan pêşkêşî dike. Di vê bersivê de, em ê van avantajên bi hûrgulî bikolin, ravekirinek berfireh a ka çima hilanîna ewr e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de, Nirxandina îmtîhanê
Kengî Appliance Veguheztina Google ji bo veguheztina daneyên mezin tê pêşniyar kirin?
Serlêdana Veguhastina Google-ê ji bo veguheztina danehevên mezin di çarçoweya îstîxbarata sûnî (AI) û fêrbûna makîneya ewr de tê pêşniyar kirin dema ku pirsgirêkên ku bi mezinahî, tevlihevî û ewlehiya daneyê ve girêdayî ne. Daneyên mezin di peywirên fêrbûna AI û makîneyê de pêdiviyek hevpar in, ji ber ku ew rê didin rasttir û bihêztir.
Armanca gsutil çi ye û ew çawa karên veguhastina zûtir hêsan dike?
Armanca gsutil di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de ew e ku bi peydakirina amûrek rêzika fermanê ji bo rêvebirin û danûstendina bi Google Cloud Storage re karên veguheztina zûtir hêsan bike. gsutil destûrê dide bikarhêneran ku karên cihêreng ên wekî barkirin, dakêşandin, kopîkirin, û jêbirina pel û tiştan di Google Cloud Storage de pêk bînin. Ew jî dihêle
- 1
- 2