Pîvanên ji bo hilbijartina algorîtmaya rast ji bo pirsgirêkek diyarkirî çi ne?
Hilbijartina algorîtmaya guncan ji bo pirsgirêkek diyarkirî di fêrbûna makîneyê de peywirek e ku têgihîştinek berfireh a qada pirsgirêkê, taybetmendiyên daneyê, û taybetmendiyên algorîtmîkî hewce dike. Pêvajoya hilbijartinê di xeta fêrbûna makîneyê de gavek krîtîk e, ji ber ku ew dikare bandorek girîng li ser performans, karîgerî û şîrovekirina modelê bike. Li vir, em
Karê regresyonê çi ye?
Karek paşvekêşanê di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoveya îstîxbarata sûnî de, pêşbînkirina guhêrbarek hilberîna domdar li ser bingeha yek an çend guhêrbarên têketinê vedihewîne. Ev celeb kar ji bo fêrbûna makîneyê bingehîn e û dema ku armanc pêşbînkirina mîqdaran e, wek pêşbînkirina bihayên xanî, bazara borsayê, tê bikar anîn.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Guhertinên rastîn ên ji ber veavakirina Fêrbûna Makîneya Google Cloud wekî Vertex AI çi ne?
Veguheztina Google Cloud ji Motora Fêrbûna Makîneya Cloud bo Vertex AI di kapasîteyên platformê û ezmûna bikarhêner de pêşkeftinek girîng temsîl dike, ku armanc ew e ku çerxa jiyanê ya fêrbûna makîneyê (ML) hêsan bike û yekbûnê bi karûbarên din ên Google Cloud re zêde bike. Vertex AI hatiye dîzaynkirin ku platformek fêrbûna makîneyê ya yekgirtî, dawî-bi-dawî peyda bike ku tevayî dihewîne.
Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
Afirandina guhertoyek modelek fêrbûna makîneyê di Platforma Google Cloud (GCP) de di bicîhkirina modelan de ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de gavek girîng e. Guhertoyek di vê çarçoveyê de mînakek taybetî ya modelek ku dikare ji bo pêşbîniyan were bikar anîn vedibêje. Ev pêvajo ji bo birêvebirin û domandina dubareyên cihêreng yekpare ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Meriv çawa 7 gavên ML-ê di çarçoveyek mînak de bicîh tîne?
Serîlêdana heft gavên fêrbûna makîneyê ji bo pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê rêgezek birêkûpêk peyda dike, pêvajoyek sîstematîk ku dikare ji pênasekirina pirsgirêkê heya bicîhkirinê were şopandin peyda dike. Ev çarçove hem ji bo destpêk û hem jî ji bo bijîjkên xwedî ezmûn sûdmend e, ji ber ku ew di organîzekirina xebata xebatê de dibe alîkar û piştrast dike ku tu gavek krîtîk nayê paşguh kirin. Vir,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Hûn çawa biryar didin ka kîjan algorîtmaya fêrbûna makîneyê bikar bînin û hûn wê çawa bibînin?
Dema ku hûn dest bi projeyek fêrbûna makîneyê dikin, yek ji biryarên sereke hilbijartina algorîtmaya guncan e. Ev hilbijartin dikare bandorek girîng li ser performansa, karîgerî û şîrovekirina modela we bike. Di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google û texmînkerên sade û hêsan de, ev pêvajoya biryargirtinê dikare ji hêla çend ramanên sereke ve were rêve kirin.
Cûdahiyên di navbera Fêrbûna Federal, Hesabkirina Edge û Fêrbûna Makîneya Ser-Device de çi ne?
Fêrbûna Federe, Hesabkirina Berê, û Fêrbûna Makîneya Ser-Device sê paradîgma ne ku derketine holê ku di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî di çarçoweya nepenîtiya daneyê, karbidestiya hesabkerî, û pêvajoyek rast-dem de, pirsgirêk û derfetên cihêreng çareser bikin. Her yek ji van paradîgmayan taybetmendiyên xwe, serîlêdan û encamên xwe yên yekta hene, ku ji bo wan girîng e ku were fam kirin
Di projeyek fêrbûna makîneyê de kar û çalakiyên destpêkê yên taybetî çi ne?
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku meriv li ser gavên destpêkê yên ku di projeyek fêrbûna makîneyê de têkildar in, tê nîqaş kirin, girîng e ku meriv cûrbecûr çalakiyên ku meriv tê de bike tê fêm kirin. , û her yek di pêvajoyê de armancek yekta xizmet dike
Ji bo pejirandina stratejî û modelek fêrbûna makîneyê ya taybetî qaîdeyên guncan çi ne?
Dema ku meriv li ser pejirandina stratejiyek taybetî di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku torên neuralî û texmînkerên kûr di nav hawîrdora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de bikar tîne, divê çend rêzikên bingehîn û pîvanan bêne hesibandin. Van rêbernameyên hanê dibin alîkar ku guncanbûn û serfiraziya potansiyel a modelek an stratejiyek bijartî diyar bikin, ku wê piştrast bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Kîjan parametre destnîşan dikin ku ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
Tesbîtkirina kengê veguheztina ji modelek xêzik berbi modelek fêrbûna kûr ve di warê fêrbûna makîneyê û hişmendiya çêkirî de biryarek girîng e. Ev biryar bi gelek faktoran ve girêdayî ye ku tevliheviya peywirê, hebûna daneyan, çavkaniyên hesabker, û performansa modela heyî vedigire. Linear
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr