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
Rêbazên berhevkirina daneyan ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê çi ne?
Ji bo berhevkirina daneyan ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê gelek rêbaz hene. Van rêbazan di serkeftina modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin, ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn rasterast bandorê li performansa modelê dike. Werin em cûrbecûr nêzîkatiyên berhevkirina danezanê, tevî berhevkirina daneya destan, tevnek lêkolîn bikin
Hebûna danehevek cihêreng û nûner çawa beşdarî perwerdehiya modelek fêrbûna kûr dibe?
Hebûna danehevek cihêreng û nûner ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna kûr pir girîng e ji ber ku ew pir beşdarî performansa giştî û kapasîteyên giştîkirina wê dibe. Di warê îstîxbarata çêkirî de, nemaze fêrbûna kûr bi Python, TensorFlow, û Keras, kalîte û cihêrengiya daneyên perwerdehiyê di serfiraziya xwe de rolek girîng dilîze.
Em çawa di pêvajoya tamponkirina databota chatbotê de jimarkerên `row_counter` û `rêz_hevdanî` dest pê dikin?
Ji bo destpêkirina jimarkerên `row_counter` û `rêzên_hevkirî` di pêvajoya tamponkirina databota chatbotê de, pêdivî ye ku em rêgezek sîstematîk bişopînin. Armanca destpêkirina van jimarvanan şopandina hejmara rêzan û hêjmara cotên daneyan di daneyê de ye. Ev agahdarî ji bo karên cihêreng ên wekî daneyan girîng e
Vebijarkên ji bo bidestxistina daneyên Reddit ji bo perwerdehiya chatbot çi ne?
Bidestxistina danegehek ji bo perwerdekirina chatbotek bi karanîna teknîkên fêrbûna kûr li ser platforma Reddit dikare ji bo lêkolîner û pêşdebiran di warê îstîxbarata sûnî de çavkaniyek hêja be. Reddit platformek medya civakî ye ku gelek nîqaşan li ser gelek mijaran mêvandar dike, ku ew ji bo daneyên perwerdehiyê çavkaniyek îdeal e. Li
Armanca danasîna danehevek ku ji du çînan pêk tê û taybetmendiyên wan ên têkildar çi ye?
Diyarkirina databasek ku ji du çînan pêk tê û taybetmendiyên wan ên têkildar di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku algorîtmayên wekî algorîtmaya cîranên herî nêzîk (KNN) bicîh dikin, ji armancek girîng re xizmet dike. Ev armanc dikare bi vekolîna têgeh û prensîbên bingehîn ên fêrbûna makîneyê were fêm kirin. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo fêrbûnê hatine çêkirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Di Daneya Penceşêra Pêsîrê ya Diagnostic Wisconsin de ji her şaneyê çend taybetmendî têne derxistin?
Daneya Penceşêra Pêsîrê ya Diagnostic Wisconsin (DWBCD) di warê lêkolîna bijîjkî û fêrbûna makîneyê de databasek berfireh e ku tê bikar anîn. Ew taybetmendiyên cihêreng ên ku ji dîmenên dîjîtal ên aspiratên derziyê yên baş (FNA) yên girseyên pêsîrê hatine derxistin, vedihewîne, ku dikare were bikar anîn da ku van girseyan wekî bextewar an jî xirab binav bike. Di çarçoveya avahiyê de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Li Colab-ê bi TensorFlow-ê re tevnek neuralî ya kûr ava dikin, Nirxandina îmtîhanê
Armanca bikaranîna daneheva Fashion MNIST di perwerdekirina komputerê de ji bo naskirina tiştan çi ye?
Armanca karanîna daneya Fashion MNIST di perwerdekirina komputerek ji bo naskirina tiştan de peydakirina pîvanek standardkirî û bi gelemperî pejirandî ye ji bo nirxandina performansa algorîtma û modelên fêrbûna makîneyê di warê dîtina komputerê de. Ev databas wekî şûna daneheva kevneşopî ya MNIST, ku ji destnivîsan pêk tê, dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Destpêka TensorFlow, Vîzyona bingehîn a computer bi ML re, Nirxandina îmtîhanê
Pêngavên çêkirina tabloyek li BigQuery bi karanîna pelek ku li Google Cloud Storage hatî barkirin çi ne?
Ji bo afirandina tabloyek li BigQuery bi karanîna pelek ku li Google Cloud Storage hatî barkirin, hûn hewce ne ku rêzek gavan bişopînin. Ev pêvajo dihêle hûn hêza Platforma Google Cloud bikar bînin û kapasîteyên BigQuery ji bo analîzkirina daneyên mezin bikar bînin. Bi barkirina daneyên herêmî li BigQuery, hûn dikarin bi bandor xwe îdare bikin û bipirsin
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, Daneyên herêmî di BigQuery de bi karanîna Web UI ve têne barkirin, Nirxandina îmtîhanê
Meriv çawa di BigQuery de komek daneya nû biafirîne?
Ji bo ku hûn di BigQuery de bi karanîna UI-ya Web-ê ya di Google Cloud Platform (GCP) de komek daneya nû biafirînin, hûn dikarin rêzek gavan bişopînin ku dê ji we re bihêle ku hûn daneyên xwe bi bandor îdare bikin û analîz bikin. BigQuery depoyek daneya bê server û bi tevahî-rêveber e ku dihêle hûn li hember danehevên mezin pirsên mîna SQL-ya bilez bimeşînin. Ev e