Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
Pêvajoya perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê vedihewîne ku wê li ber gelek daneyan ragihîne da ku ew bikaribe fêrî nimûneyan bibe û pêşbîniyên an biryaran bide bêyî ku bi eşkere ji bo her senaryoyê were bernamekirin. Di qonaxa perwerdehiyê de, modela fêrbûna makîneyê di rêzek dubareyan de derbas dibe ku ew pîvanên xweyên hundurîn rast dike da ku kêm bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Klasîfker çi ye?
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de dabeşkerek modelek e ku ji bo pêşbînkirina kategorî an pola xalek daneya têketinê tête perwerde kirin. Ew di fêrbûna çavdêrîkirî de têgehek bingehîn e, ku algorîtma ji daneyên perwerdehiya binavkirî fêr dibe da ku pêşbîniyên li ser daneyên nedîtî bike. Dabeşker bi berfirehî di sepanên cihêreng de têne bikar anîn
Meriv çawa zane kengê perwerdehiya çavdêrîkirî û neserperiştkirî bikar tîne?
Fêrbûna bi çavdêrîkirin û neçavdêrî du celebên bingehîn ên paradîgmayên fêrbûna makîneyê ne ku li ser bingeha xwezaya daneyan û armancên peywira di dest de ji armancên cûda re xizmetê dikin. Fêmkirina kengê karanîna perwerdehiya çavdêrîkirî li hember perwerdehiya neserperiştkirî di sêwirana modelên fêrbûna makîneya bandorker de pir girîng e. Hilbijartina di navbera van her du rêbazan de girêdayî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Fêrbûna makîneyê çi ye?
Fêrbûna makîneyê qadek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtma û modelên ku dihêle ku komputer fêr bibin û pêşbîniyên an biryaran bêyî ku bi eşkere têne bernamekirin bidin. Ew amûrek hêzdar e ku dihêle makîneyan bixweber daneyên tevlihev analîz bikin û şîrove bikin, qalibên nas bikin, û biryar an pêşbîniyên agahdar bikin.
Daneyên nîşankirî çi ye?
Daneyên bi etîketkirî, di çarçoweya Îstixbarata Hunerî (AI) de û bi taybetî di qada Fêrbûna Makîneya Ewr a Google de, ji danegehek ku bi etîket an kategoriyên taybetî hatine destnîşan kirin an nîşankirin vedibêje. Van etîketan ji bo perwerdekirina algorîtmayên fêrbûna makîneyê wekî rastiya zemîn an referansê xizmet dikin. Bi girêdana xalên daneyê bi wan re
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
Cûdahiyên di navbera nêzîkatiyên fêrbûna bi çavdêrîkirin, neçavdêrî û bi hêzkirinê de çi ne?
Fêrbûna çavdêrîkirî, bêserûber û bihêzkirin sê nêzîkatiyên cihêreng di warê fêrbûna makîneyê de ne. Her nêzîkatî teknîk û algorîtmayên cihêreng bikar tîne da ku pirsgirêkên cûda çareser bike û bigihîje armancên taybetî. Werin em cûdahiyên di navbera van nêzîkatiyan de bikolin û ravekirinek berfireh a taybetmendî û sepanên wan peyda bikin. Fêrbûna bi çavdêrî celebek e
ML çi ye?
Fêrbûna Makîneyê (ML) bineqadeke Îstîxbarata Hunerî (AI) ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtma û modelên ku rê dide komputeran fêr bibin û pêşbîniyên an biryaran bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin. Algorîtmayên ML-ê têne sêwirandin ku di daneyan de şêwaz û têkiliyên tevlihev analîz û şîrove bikin, û dûv re vê zanînê bikar bînin da ku agahdar bikin.
Algorîtmayek gelemperî ji bo diyarkirina pirsgirêkek di ML de çi ye?
Diyarkirina pirsgirêkek di fêrbûna makîneyê (ML) de nêzîkatiyek birêkûpêk ji bo formulekirina peywira di dest de bi rengek ku bi karanîna teknîkên ML ve were çareser kirin vedihewîne. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku ew bingehê tevahiya xeta ML-ê, ji berhevkirina daneyan bigire heya perwerdehiya modelê û nirxandinê, datîne. Di vê bersivê de, em ê diyar bikin
Armanca çêkirina nimûneyên perwerdehiyê di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ji bo lîstina lîstikê çi ye?
Armanca çêkirina nimûneyên perwerdehiyê di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ji bo lîstina lîstikê ew e ku torê bi komek nimûneyên cihêreng û nûnerî peyda bike ku ew dikare jê fêr bibe. Nimûneyên perwerdehiyê, ku wekî daneyên perwerdehiyê an mînakên perwerdehiyê jî têne zanîn, ji bo hînkirina torgilokek neuralî çawa pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê