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
Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
Daneyek mezintir di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di nav Google Cloud Machine Learning de, ji berhevokek daneyan re vedibêje ku bi mezinahî û tevliheviyê berfireh e. Girîngiya databasek mezin di kapasîteya wê de ye ku performans û rastbûna modelên fêrbûna makîneyê zêde bike. Dema ku databasek mezin e, tê de ye
Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, hîperparametre di destnîşankirina performans û tevgera algorîtmayek de rolek girîng dilîzin. Hîperparametre parameterên ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Di dema perwerdehiyê de hîn nabin; di şûna wê de, ew pêvajoya fêrbûnê bixwe kontrol dikin. Berevajî vê, pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de, wekî giran, têne fêr kirin
Di Google Vision API-ê de hin kategoriyên pêşwext ji bo naskirina tiştan çi ne?
Google Vision API, beşek ji kapasîteyên fêrbûna makîneya Google Cloud, fonksiyonên pêşkeftî yên têgihîştina wêneyê pêşkêşî dike, tevî naskirina tiştan. Di çarçoweya naskirina tiştan de, API komek kategoriyên pêşwextkirî bikar tîne da ku tiştên di hundurê wêneyan de rast nas bike. Van kategoriyên pêşdebirkirî ji bo dabeşkirina modelên fêrbûna makîneya API-yê wekî xalên referansê kar dikin
Fêrbûna ensambleyê çi ye?
Fêrbûna Ensembleyê teknolojiyek fêrbûna makîneyê ye ku tê de gelek modelan berhev dike da ku performansa giştî û hêza pêşbîniya pergalê baştir bike. Fikra bingehîn a li pişt fêrbûna ensembleyê ev e ku bi berhevkirina pêşbîniyên pir modelan re, modela encam bi gelemperî dikare ji yek ji modelên kesane yên têkildar derkeve pêş. Gelek nêzîkatiyên cuda hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
Di warê îstîxbarata artificial (AI) û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmayek guncan ji bo serkeftina her projeyek girîng e. Dema ku algorîtmaya hilbijartî ji bo karek taybetî ne guncaw be, ew dikare bibe sedema encamên nebaş, lêçûnên hesabkerî zêde, û karanîna bêserûber a çavkaniyan. Ji ber vê yekê, pêdivî ye ku pêdivî ye
Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev embedding in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Nerîta çarçoveyê ya Fêrbûna Avakirî ya Neural
Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
Max pooling di Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de operasyonek krîtîk e ku di derxistina taybetmendiyê û kêmkirina pîvanê de rolek girîng dilîze. Di çarçoweya peywirên dabeşkirina wêneyê de, berhevkirina max piştî qatên hevedudanî tê sepandin da ku nexşeyên taybetmendiyê dakêşin, ku di girtina taybetmendiyên girîng de digel kêmkirina tevliheviya hesabkirinê dibe alîkar. Armanca bingehîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Bikaranîna TensorFlow ji bo dabeşkirina wêneyên cilan