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 qalîteya daneya hatî bikar anîn pêşbînî bike an diyar bike?
Fêrbûna Makîneyê, jêrzemîna Zehmetiya Hunerî, xwedan kapasîteya ku pêşbînî bike an jî qalîteya daneya hatî bikar anîn destnîşan bike. Ev bi navgîniya teknîk û algorîtmayên cihêreng ve tê bidestxistin ku makîneyan dihêlin ku ji daneyan fêr bibin û pêşbîniyên agahdar an nirxandinan bikin. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, van teknîkan li ser têne sepandin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Hin pirsgirêkên ku di pêşbînkirina bûyerên hewaya giran de rast têne rû bi rû ne?
Pêşbînkirina bûyerên hewaya giran bi rast karek dijwar e ku pêdivî bi karanîna teknîkên pêşkeftî yên wekî fêrbûna kûr heye. Digel ku modelên fêrbûna kûr, mîna yên ku bi karanîna TensorFlow têne bicîh kirin, di pêşbîniya hewayê de encamên sozdar nîşan dane, gelek pirsgirêk hene ku divê werin çareser kirin da ku rastbûna van pêşbîniyan baştir bikin. Yek ji
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Serlêdanên TensorFlow, Bikaranîna fêrbûna kûr ku pêşbîniya hewa dijwar dike, Nirxandina îmtîhanê
TFX çawa alîkariya lêkolîna kalîteya daneyê di nav lûleyan de dike, û ji bo vê armancê çi pêkhate û amûr hene?
TFX, an TensorFlow Extended, çarçoveyek hêzdar e ku ji lêkolîna kalîteya daneyê di nav boriyan de di warê îstîxbarata hunerî de dibe alîkar. Ew cûrbecûr pêkhate û amûrên ku bi taybetî ji bo çareserkirina vê armancê hatine çêkirin peyda dike. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka TFX çawa di vekolîna kalîteya daneyê de dibe alîkar û li ser pêkhate û amûrên cihêreng nîqaş dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Fêmkirina model û rastiya karsaziyê, Nirxandina îmtîhanê
Zanyarên daneyê çawa dikarin danûstendinên xwe bi bandor li ser Kaggle belge bikin, û hin hêmanên sereke yên belgekirina databasê çi ne?
Zanyarên daneyê bi şopandina komek hêmanên sereke yên ji bo belgekirina danezanê dikarin bi bandor daneyên xwe li ser Kaggle belge bikin. Belgekirina rast girîng e ji ber ku ew ji zanyarên din ên daneyê re dibe alîkar ku danûstendinê, avahiya wê û karanîna wê ya potansiyel fam bikin. Ev bersiv dê ravekirinek hûrgulî ya hêmanên sereke yên belgekirina daneya li ser Kaggle peyda bike. 1.
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de amadekirina daneyê çawa dikare dem û hewldanê xilas bike?
Amadekirina daneyê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze, ji ber ku ew dikare dem û hewildanek girîng bihêle bi piştrastkirina ku daneyên ku ji bo modelên perwerdehiyê têne bikar anîn qalîteya bilind, têkildar û bi rêkûpêk hatine format kirin. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka çawa amadekirina daneyê dikare van feydeyan bi dest bixe, li ser bandora wê ya li ser daneyan hûr bibe
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gava yekem çi ye?
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gava yekem ev e ku pirsgirêk diyar bike û daneyên pêwîst berhev bike. Ev gava destpêkê girîng e ji ber ku ew bingehê ji bo tevahiya boriyê fêrbûna makîneyê saz dike. Bi eşkere danasîna pirsgirêka di dest de, em dikarin celebê algorîtmaya fêrbûna makîneyê ya ku bikar bînin û ya bikar bînin destnîşan bikin