Meriv çawa dikare dest bi çêkirina modelên AI-ê li Google Cloud-ê bike ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de?
Ji bo ku meriv dest bi rêwîtiya çêkirina modelên îstîxbarata sûnî (AI) bike ku bi karanîna Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de, pêdivî ye ku meriv rêgezek birêkûpêk bişopîne ku çend gavên sereke dihewîne. Van gavan têgihiştina bingehên fêrbûna makîneyê, naskirina xwe bi karûbarên AI-yê yên Google Cloud, sazkirina jîngehek pêşkeftinê, amadekirin û
Meriv çawa di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de modelek ava dike?
Ji bo avakirina modelek di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn hewce ne ku hûn karûbarek sazkirî bişopînin ku pêkhateyên cihêreng vedihewîne. Van pêkhateyan amadekirina daneyên we, diyarkirina modela we, û perwerdekirina wê pêk tîne. Werin em her gav bi hûrgulî lêkolîn bikin. 1. Amadekirina Daneyan: Berî afirandina modelek, girîng e ku hûn xwe amade bikin
Çima nirxandin 80% ji bo perwerdeyê û 20% ji bo nirxandinê ye lê ne berevajî ye?
Veqetandina 80% giraniyê ji perwerdehiyê û 20% giraniyê ji bo nirxandina di çarçoweya fêrbûna makîneyê de biryarek stratejîk e ku li ser gelek faktoran pêk tê. Armanca vê belavkirinê ew e ku hevsengiyek di navbera xweşkirina pêvajoya fêrbûnê û misogerkirina nirxandina rast a performansa modelê de çêbike. Di vê bersivê de, em ê li sedeman hûr bibin
Pêngavên ku di perwerdekirin û pêşbînkirina bi modelên TensorFlow.js re têkildar in çi ne?
Perwerdekirin û pêşbînkirina bi modelên TensorFlow.js re çend gavan vedihewîne ku pêşveçûn û bicîhkirina modelên fêrbûna kûr di gerokê de dihêle. Ev pêvajo amadekirina daneyê, çêkirina modelê, perwerdehiyê û pêşbîniyê pêk tîne. Di vê bersivê de, em ê her yek ji van gavan bi hûrgulî lêkolîn bikin, ravekirinek berfireh a pêvajoyê peyda bikin. 1. Amadekirina daneyan: The
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Di gerokê de bi TensorFlow.js fêrbûna kûr, Pêşkêş, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa ferhengên ji bo trên û komên ceribandinê dagirtin?
Ji bo berhevkirina ferhengên ji bo trênê û komên ceribandinê di çarçoweya sepandina algorîtmaya K cîranên xwe yên nêzîk (KNN) de di fêrbûna makîneyê de bi karanîna Python, pêdivî ye ku em rêgezek birêkûpêk bişopînin. Ev pêvajo bi veguheztina daneyên me di nav formatek maqûl de ku dikare ji hêla algorîtmaya KNN ve were bikar anîn vedihewîne. Pêşîn, em ê fêm bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Serlêdana xweya algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Pêvajoya lêzêdekirina pêşbîniyan li dawiya databasê ji bo pêşbîniya paşverûtiyê çi ye?
Pêvajoya lêzêdekirina pêşbînan di dawiya danezanê de ji bo pêşbînkirina paşverû çend gavan vedihewîne ku armanc ew e ku pêşbîniyên rast li ser bingeha daneyên dîrokî çêbikin. Pêşbînkirina paşveçûnê teknîkek di nav fêrbûna makîneyê de ye ku dihêle me li ser bingeha têkiliya di navbera guhêrbarên serbixwe û girêdayî de nirxên domdar pêşbîn bikin. Di vê çarçoveyê de em
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Pêşdîtin û pêşbîniya regresyonê, Nirxandina îmtîhanê
Çima amadekirina databasê ji bo perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk girîng e?
Amadekirina danûstendinê bi rêkûpêk ji bo perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê pir girîng e. Danûstendinek baş-amade piştrast dike ku model dikarin bi bandor fêr bibin û pêşbîniyên rast bikin. Ev pêvajo çend gavên bingehîn pêk tîne, di nav de berhevkirina daneyan, paqijkirina daneyan, pêşdibistanên daneyê, û zêdekirina daneyan. Ya yekem, berhevkirina daneyan girîng e ji ber ku ew bingeh peyda dike
Pêngavên ku di avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural de ji bo dabeşkirina belgeyê çi ne?
Avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural (NSL) ji bo dabeşkirina belgeyê çend gavan vedihewîne, ku her yek di avakirina modelek bihêz û rast de girîng e. Di vê ravekirinê de, em ê di pêvajoya hûrgulî ya avakirina modelek weha de, têgihiştinek berfireh a her gavê peyda bikin. Gav 1: Amadekirina daneyan Pêngava yekem komkirin û komkirin e
Bikarhêner çawa dikarin daneyên perwerdehiya xwe di Tabloyên AutoML de derxînin?
Ji bo ku daneyên perwerdehiyê li Tabloyên AutoML têxe nav Tabloyên AutoML, bikarhêner dikarin rêzek gavan bişopînin ku tê de amadekirina daneyan, afirandina datatek, û barkirina daneyan li ser karûbarê Tabloyên AutoML-ê vedihewîne. Tabloyên AutoML karûbarek fêrbûna makîneyê ye ku ji hêla Google Cloud ve hatî peyda kirin ku rê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna makîneya xwerû biafirînin û bicîh bikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de Pisporbûn, Maseyên AutoML, Nirxandina îmtîhanê
Di amadekirina daneyên me de ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê bi karanîna pirtûkxaneya Pandas çi gav hene?
Di warê fêrbûna makîneyê de, amadekirina daneyê di serkeftina perwerdehiya modelek de rolek girîng dilîze. Dema ku pirtûkxaneya Pandas bikar tînin, di amadekirina daneyan de ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê gelek gav hene. Van gavan barkirina daneyê, paqijkirina daneyê, veguherîna daneyê, û dabeşkirina daneyê vedihewîne. Pêngava yekem di
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, AutoML Vision - beş 1, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2