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 encam ne ji pêşbîniyê beşek ji perwerdehiya modelê ye?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, gotina "Encam ji pêşbîniyê bêtir beşek ji perwerdehiya modelê ye" bi tevahî ne rast e. Encam û pêşbînkirin qonaxên cihêreng ên di xeta fêrbûna makîneyê de ne, ku her yek ji armancek cûda re xizmet dike û di xalên cihêreng de diqewime.
Ma "gcloud ml-engine jobs radest perwerdeya" fermanek rast e ku karekî perwerdehiyê bişîne?
Fermana "gcloud ml-engine jobs şandina perwerdehiyê" bi rastî fermanek rast e ku meriv karek perwerdehiyê di Fêrbûna Makîneya Cloud Google de radest bike. Ev ferman beşek ji Google Cloud SDK (Kiteya Pêşveçûna Nermalavê) ye û bi taybetî ji bo têkilî bi karûbarên fêrbûna makîneyê re ku ji hêla Google Cloud ve têne peyda kirin ve hatî çêkirin. Dema ku hûn vê fermanê bicîh bikin, hûn hewce ne
Ma platformên fêrbûna makîneyê ji bo karanîna belaş in?
Platformên fêrbûna makîneyê dikarin di warê modelên bihayê wan de cûda bibin. Dema ku hin platformên fêrbûna makîneyê gihîştina belaş ji hin taybetmendiyan re an karanîna tixûbdar peyda dikin, yên din dikarin ji bo gihîştina tevahî karûbarên xwe drav bidin. Di mijara Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, li gorî taybetmendiyê vebijarkên belaş û drav hene
Hilbijartina mezinahiya blokê li ser dîskek domdar çawa bandorê li performansa wê ji bo rewşên karanîna cihêreng dike?
Hilbijartina mezinahiya blokê li ser dîskek domdar dikare bandorek girîng li ser performansa wê ji bo rewşên karanîna cihêreng ên di warê Zehmetkêşiya Hunerî (AI) de bike dema ku Google Cloud Machine Learning (ML) û Google Cloud AI Platform ji bo zanistiya daneya hilberîner bikar tîne. Mezinahiya blokê behsa perçeyên bi pîvana sabît ku tê de dane li ser têne hilanîn vedibêje
Armanca başkirina modela perwerdekirî çi ye?
Birêkûpêkkirina modelek perwerdekirî di warê îstîxbarata hunerî de, bi taybetî di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, gavek girîng e. Ew bi mebesta adaptasyona modelek pêş-perwerdekirî ji karek an databasek taybetî re xizmet dike, bi vî rengî performansa wê zêde dike û wê ji bo serîlêdanên cîhana rastîn maqûltir dike. Ev pêvajo bi verastkirinê ve girêdayî ye
Em çawa di Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google-ê de bi karanîna Çarçoveya Tesmînatorê ya TensorFlow ve dabeşkerek xêzek ava dikin?
Ji bo ku hûn di Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google-ê de bi karanîna Çarçoveya Tesmînatorê ya TensorFlow ve dabeşkerek xêzek ava bikin, hûn dikarin pêvajoyek gav-gav bişopînin ku tê de amadekirina daneyê, pênasekirina modelê, perwerdehiyê, nirxandin û pêşbîniyê pêk tîne. Ev ravekirina berfireh dê di her yek ji van gavan de rêberiya we bike, nirxek dîdaktîk li ser bingeha zanîna rastîn peyda bike. 1. Amadekirina daneyan: Berî avakirina a
Pêngavên ku di karanîna karûbarê pêşbîniya Engine Fêrbûna Makîneya Google Cloud de têkildar in çi ne?
Pêvajoya karanîna karûbarê pêşbînkirinê ya Google Cloud Machine Learning Engine gelek gavan vedihewîne ku ji bikarhêneran re dihêle ku modelên fêrbûna makîneyê bicîh bikin û bikar bînin da ku pêşbîniyên di pîvanê de bikin. Ev karûbar, ku beşek ji platforma Google Cloud AI-yê ye, ji bo xebitandina pêşbîniyên li ser modelên perwerdekirî çareseriyek bê server pêşkêşî dike, ku dihêle bikarhêner bala xwe bidin ser