Hûn çawa biryar didin ka kîjan algorîtmaya fêrbûna makîneyê bikar bînin û hûn wê çawa bibînin?
Dema ku hûn dest bi projeyek fêrbûna makîneyê dikin, yek ji biryarên sereke hilbijartina algorîtmaya guncan e. Ev hilbijartin dikare bandorek girîng li ser performansa, karîgerî û şîrovekirina modela we bike. Di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google û texmînkerên sade û hêsan de, ev pêvajoya biryargirtinê dikare ji hêla çend ramanên sereke ve were rêve kirin.
Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku bi platformên wekî Google Cloud Machine Learning re dixebitin, amadekirin û paqijkirina daneyan gavek krîtîk e ku rasterast bandorê li performans û rastbûna modelên ku hûn pêşdixin dike. Ev pêvajo çend qonaxan pêk tîne, ku her yek ji bo ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn pir zêde ne hatine çêkirin
Çalakiyên ku dikarin bi ML-ê re bêne kirin çi ne û ew çawa dikarin bêne bikar anîn?
Fêrbûna makîneyê (ML) qadek îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtmayan û modelên îstatîstîkî yên ku dihêle ku komputer bêyî rêwerzên eşkere peywiran pêk bînin. Van modelan ji daneyan fêr dibin û pêşbîniyan an jî biryaran didin. Çalakiyên ku dikarin bi fêrbûna makîneyê re bêne kirin cihêreng in û serîlêdanên dûr-dirêj hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ji bo pejirandina stratejiyek taybetî qaîdeyên berbiçav çi ne? Ma hûn dikarin pîvanên taybetî yên ku ji min re fêm dikin destnîşan bikin ka ew hêjayî karanîna modelek tevlihevtir e?
Dema ku meriv li ser pejirandina stratejiyek taybetî di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku torên neuralî û texmînkerên kûr di nav hawîrdora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de bikar tîne, divê çend rêzikên bingehîn û pîvanan bêne hesibandin. Van rêbernameyên hanê dibin alîkar ku guncan û serfiraziya potansiyel a modelek an stratejiyek bijartî diyar bikin, dabîn bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Bi kîjan parametreyê ez fêm dikim ka ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
Tesbîtkirina kengê veguheztina ji modelek xêzik berbi modelek fêrbûna kûr ve di warê fêrbûna makîneyê û hişmendiya çêkirî de biryarek girîng e. Ev biryar bi gelek faktoran ve girêdayî ye ku tevliheviya peywirê, hebûna daneyan, çavkaniyên hesabker, û performansa modela heyî vedigire. Linear
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
Dema ku hûn guhertoya çêtirîn a Python-ê ji bo sazkirina TensorFlow-ê, nemaze ji bo karanîna texmînkerên sade û sade, dihesibînin, pêdivî ye ku guhertoya Python bi daxwazên lihevhatina TensorFlow re were hevrêz kirin da ku xebata birêkûpêk misoger bike û ji pirsgirêkên potansiyel ên têkildarî belavkirinên TensorFlow yên neberdest dûr bikevin. Hilbijartina guhertoya Python ji TensorFlow, mîna gelekan, girîng e
Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Fêrbûna bingehên fêrbûna makîneyê hewildanek piralî ye ku bi gelek faktoran ve girêdayî ye, di nav de ezmûna berê ya xwendekar bi bername, matematîk, û statîstîkan, û her weha tundî û kûrahiya bernameya xwendinê. Bi gelemperî, kes dikarin li bendê bin ku ji çend hefteyan heya çend mehan li her deverê derbas bikin da ku bingehek bistînin
Çi amûrên ji bo XAI (Zêxbariya Hunerî ya Ravekirî) hene?
Zehmetiya Hunerî ya Ravekirî (XAI) aliyek girîng a pergalên AI-ya nûjen e, nemaze di çarçoveya torên neuralî yên kûr û texmînkerên fêrbûna makîneyê de. Her ku ev model her ku diçe tevlihev dibin û di serîlêdanên krîtîk de têne bicîh kirin, têgihîştina pêvajoyên wan ên biryargirtinê pêdivî ye. Amûr û metodolojiyên XAI armanc dikin ku têgihiştinê peyda bikin ka model çawa pêşbîniyan dikin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Meriv çawa dikare ji bo ezmûna destan û pratîkê têkeve Platforma Google Cloud?
Ji bo qeydkirina Google Cloud di çarçoveya bernameya pejirandinê ya Hişmendiya Hunerî û Fêrbûna Makîneyê de, bi taybetî balê dikişîne ser pêşbîniyên bê server di pîvanê de, hûn ê hewce bikin ku rêzek gavan bişopînin ku dê rê bide we ku hûn xwe bigihînin platformê û çavkaniyên wê bi bandor bikar bînin. Google Cloud Platform (GCP) cûrbecûr pêşkêşî dike
Makîneya vektora piştgirî çi ye?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) çînek modelên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Ew bi taybetî ji bo kapasîteya wan a hilgirtina daneyên pîvaz û bandora wan di senaryoyên ku hejmara pîvanan ji hejmara nimûneyan derbas dibe de baş têne hesibandin. SVM di konseptê de bingeh in