Ma rast e ku heke databas mezin be pêdivî bi nirxandina hindik heye, ev tê vê wateyê ku perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bi mezinbûna danezanê were kêm kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, mezinahiya databasê di pêvajoya nirxandinê de rolek girîng dilîze. Têkiliya di navbera mezinahiya databasê û daxwazên nirxandinê de tevlihev e û bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye. Lêbelê, bi gelemperî rast e ku her ku mezinahiya databasê zêde dibe, perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Ma meriv dikare bi guheztina rêzika ku wekî argumana veşartî ya tora neuralî ya kûr (DNN) hatî peyda kirin, bi hêsanî kontrol bike (bi zêdekirin û rakirina) hejmara qat û hejmara girêkan di qatên takekesî de?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze torên neuralî yên kûr (DNN), şiyana kontrolkirina hejmara qat û girêkan di hundurê her qatê de aliyekî bingehîn a xwerûkirina mîmariya modelê ye. Dema ku di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê de bi DNN-an re dixebitin, rêzika ku wekî argumana veşartî tê peyda kirin rolek girîng dilîze.
- 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 algorîtmaya ML ji bo perwerdekirina modela ji bo berhevdana belgeya daneyê maqûl e?
Yek algorîtmaya ku ji bo perwerdekirina modelek ji bo berhevdana belgeya daneyê baş e, algorîtmaya hevsengiya cosine ye. Wekheviya kozîneyê pîvana wekheviya di navbera du vektorên ne-sifir ên cîhê hilberek hundurîn de ye ku kosînoya goşeya di navbera wan de dipîve. Di çarçoveya berhevdana belgeyê de, ew ji bo destnîşankirinê 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
Cûdahiyên sereke di barkirin û perwerdekirina daneya Iris de di navbera guhertoyên Tensorflow 1 û Tensorflow 2 de çi ne?
Koda eslî ya ku ji bo barkirin û perwerdekirina databasa irisê hatî peyda kirin ji bo TensorFlow 1 hate sêwirandin û dibe ku bi TensorFlow 2 re nexebite. Ev nakokî ji ber hin guhertin û nûvekirinên ku di vê guhertoya nû ya TensorFlow de hatine destnîşan kirin, ku dê di paşerojê de bi hûrgulî were destnîşan kirin derdikeve holê. mijarên ku rasterast bi TensorFlow re têkildar in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
Meriv çawa Daneyên TensorFlow li Jupyter li Python bar dike û wan bikar tîne da ku texmînkeran nîşan bide?
TensorFlow Datasets (TFDS) berhevokek danûstendinan e ku amade ne ku bi TensorFlow re bikar bînin, rêyek hêsan peyda dike ku meriv bigihîje û manîpulekirina daneyên cûrbecûr ji bo karên fêrbûna makîneyê. Ji hêla din ve, texmînker API-yên TensorFlow-a asta bilind in ku pêvajoya afirandina modelên fêrbûna makîneyê hêsan dikin. Ji bo barkirina Daneyên TensorFlow di Jupyter de Python bikar bînin û nîşan bidin
Cûdahiya di navbera TensorFlow û TensorBoard de çi ne?
TensorFlow û TensorBoard her du jî amûrên ku bi berfirehî di warê fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn, bi taybetî ji bo pêşkeftina model û dîtinê têne bikar anîn. Dema ku ew têkildar in û pir caran bi hev re têne bikar anîn, di navbera her duyan de cûdahiyên cûda hene. TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew komek berfireh a amûran peyda dike û
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, TensorBoard ji bo dîtbariya model
Meriv çawa nas dike ku modela pir zêde ye?
Ji bo ku meriv nas bike ka modelek zede ye, pêdivî ye ku meriv têgîna zêdebarkirinê û encamên wê di fêrbûna makîneyê de fam bike. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek bi taybetî li ser daneyên perwerdehiyê baş tevdigere lê nekare daneyên nû, nedîtî giştî bike. Ev diyarde ji kapasîteya pêşbîniya modelê re zirarê dike û dibe sedema performansa nebaş
Mezinbûna algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê çi ye?
Mezinbûna algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê di warê Zehmetkêşiya Hunerî de aliyek girîng e. Ew qabiliyeta pergalek fêrbûna makîneyê vedibêje ku bi karîgerî mîqdarên mezin ên daneyê bi rê ve bibe û her ku mezinbûna databasê mezin dibe performansa xwe zêde bike. Ev bi taybetî girîng e dema ku meriv bi modelên tevlihev û danûstendinên girseyî re mijûl dibe, wekî
Meriv çawa li ser bingeha daneyên nedîtbar algorîtmayên fêrbûnê biafirîne?
Pêvajoya afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingeha daneyên nedîtbar çend gav û ramanan vedihewîne. Ji bo ku ji bo vê armancê algorîtmayek were pêşve xistin, pêdivî ye ku meriv xwezaya daneya nedîtbar fam bike û meriv çawa dikare di karên fêrbûna makîneyê de were bikar anîn. Ka em nêzîkatiya algorîtmîkî ji bo afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingehê rave bikin
Wateya afirandina algorîtmayên ku li ser bingeha daneyan fêr dibin, pêşbînîkirin û biryaran digirin tê çi wateyê?
Afirandina algorîtmayên ku li ser bingeha daneyan fêr dibin, encaman pêşbînî dikin, û biryaran digirin di bingeha fêrbûna makîneyê de di warê îstîxbarata sûnî de ye. Ev pêvajo di nav xwe de modelên perwerdehiyê bi karanîna daneyan vedihewîne û dihêle ku ew nimûneyan giştî bikin û pêşbîniyên rast an biryarên li ser daneyên nû, nedîtî bidin. Di çarçoveya Google Cloud Machine de