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
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
Awantajên hilanîna agahdariya nîşana bi rengek tabloyek bi karanîna modula pandas çi ne?
Bi karanîna modula pandas ve hilanîna agahdariya nîşana bi rengek tabloyek di warê têgihiştina wêneya pêşkeftî de, bi taybetî di çarçoweya tespîtkirina nîşanan de bi Google Vision API re, gelek feydeyan peyda dike. Ev nêzîkatî rê dide manîpulasyon, analîzkirin, û dîtbarîkirina daneya bikêrhatî, geşkirina xebata giştî û hêsankirina derxistina têgihîştinên hêja ji
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Fêmkirina wêneyên pêşkeftî, Kifşkirina şûnwaran, Nirxandina îmtîhanê
Hin serîlêdanên potansiyel ên karanîna Google Vision API-ya ji bo derxistina nivîsê çi ne?
Google Vision API amûrek hêzdar e ku îstîxbarata sûnî bikar tîne da ku nivîsê ji wêneyan fêm bike û derxe. Bi kapasîteyên xwe yên pêşkeftî yên naskirina nivîsê, API dikare li cîh û pîşesaziyên cihêreng were sepandin, û cûrbecûr serîlêdanên potansiyel pêşkêşî dike. Yek serîlêdana potansiyel a karanîna Google Vision API-ya ji bo derxistina nivîsê ye
Em çawa dikarin bi karanîna pirtûkxaneya pandayan nivîsa ku hatî derxistin bêtir bixwînin?
Ji bo ku bi karanîna pirtûkxaneya pandayan di çarçoweya tespîtkirina nivîsê û derxistina ji wêneyan a Google Vision API de xwendina nivîsa hatî derxistin zêde bikin, em dikarin teknîk û rêbazan cihêreng bikar bînin. Pirtûkxaneya pandas ji bo manîpulekirin û analîzkirina daneyan amûrên hêzdar peyda dike, ku dikare were bikar anîn da ku nivîsa ku jê hatî derxistin pêş-pêvajo bike û format bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Di daneyên dîtbarî de famkirina nivîsê, Kifşkirin û derxistina nivîsê ji wêneyê, Nirxandina îmtîhanê
Cûdahiya di navbera Dataflow û BigQuery de çi ye?
Dataflow û BigQuery her du jî amûrên hêzdar in ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve ji bo analîzkirina daneyê têne pêşkêş kirin, lê ew ji armancên cûda re xizmet dikin û taybetmendiyên cûda hene. Fêmkirina cûdahiyên di navbera van karûbaran de ji bo rêxistinan girîng e ku ji bo hewcedariyên xwe yên analîtîk amûrek rast hilbijêrin. Dataflow karûbarek rêvekirî ye ku ji hêla GCP ve ji bo pêkanîna paralel tê peyda kirin
Ma gengaz e ku meriv ML-ê bikar bîne da ku di daneyên ji çareseriyek din a ML-yê de neyartiyê bibîne?
Bikaranîna fêrbûna makîneyê (ML) ji bo dîtina neyartiyê di daneyên ji çareseriyek ML-ya din de bi rastî gengaz e. Algorîtmayên ML-ê têne sêwirandin ku ji bo fêrbûna qalibên û pêşbîniyan li ser bingeha qalibên ku ew di daneyan de dibînin têne çêkirin. Lêbelê, van algorîtmayan di heman demê de dikarin bêhemdî fêr bibin û pêşbaziyên ku di daneyên perwerdehiyê de hene bidomînin. Ji ber vê yekê, ew girîng dibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma dikare were gotin ku fêrbûna makîneyê tenê bi algorîtmayên ku tenê daneyan bi rê ve dibin eleqedar dike? Ji ber vê yekê ew agahdariya ku ji daneyan çêdibe û zanînê, ya ku ji agahdarî çêdibe hilnagire?
Fêrbûna makîneyê qadek îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser pêşxistina algorîtma û modelên ku dihêle ku komputer ji wan fêr bibin û li ser bingeha daneyan pêşbîniyan an biryaran bidin. Digel ku rast e ku fêrbûna makîneyê di serî de bi daneyan re têkildar e, nerast e ku meriv bêje ku ew bi tevahî agahdariya an
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Çawa dikarin pakêtên pêwîst werin saz kirin da ku daneyan bi bandor di kernel Kaggle de bi rêve bibin û analîz bikin?
Ji bo ku bi pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle re di kernelê Kaggle de ji bo mebesta tora neuralî ya 3D-ya hevgirtî bi bandor bi rêvekirin û analîzkirina daneyan, pêdivî ye ku pakêtên taybetî werin saz kirin. Van pakêtan ji bo xwendin, pêşdibistanê û analîzkirina daneyan amûr û fonksiyonên bingehîn peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê li ser tiştên pêwîst nîqaş bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Pelan dixwînin, Nirxandina îmtîhanê
Armanca komkirina k-meansê çi ye û çawa tê bidestxistin?
Armanca komkirina k-means ew e ku databasek diyarkirî li k komikên cihêreng dabeş bike da ku di nav daneyan de qalibên bingehîn an koman nas bike. Vê algorîtmaya fêrbûnê ya neçavdêrîkirî her xala daneyê bi nirxa navînî ya herî nêzîk ve dide komê, ji ber vê yekê navê "k-means." Algorîtma armanc dike ku cûdahiya di hundurê komê de kêm bike, an