Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google naha navê wî Vertex AI ye. Cûdahiya niha çi ye?
Veguheztina Google Cloud ji Motora Fêrbûna Makîneya Cloud bo Vertex AI di kapasîteyên platformê û ezmûna bikarhêner de pêşkeftinek girîng temsîl dike, ku armanc ew e ku çerxa jiyanê ya fêrbûna makîneyê (ML) hêsan bike û yekbûnê bi karûbarên din ên Google Cloud re zêde bike. Vertex AI hatiye dîzaynkirin ku platformek fêrbûna makîneyê ya yekgirtî, dawî-bi-dawî peyda bike ku tevayî dihewîne.
Regression linear çi ye?
Regression linear rêbazek statîstîkî ya bingehîn e ku bi berfirehî di qada fêrbûna makîneyê de, nemaze di karên fêrbûna çavdêriyê de, tê bikar anîn. Ew wekî algorîtmayek bingehîn ji bo pêşbînkirina guhêrbarek girêdayî domdar li ser bingeha yek an çend guhêrbarên serbixwe kar dike. Pêşniyara paşvekêşana xêzik ev e ku di navbera guhêrbaran de têkiliyek xêzek saz bike,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma gengaz e ku meriv modelên ML-ya cihêreng bi hev re bike û AI-yek master ava bike?
Tevhevkirina modelên cihêreng ên fêrbûna makîneyê (ML) ji bo afirandina pergalek zexmtir û bibandor, ku pir caran wekî ensemble an "master AI" tê binav kirin, di warê îstîxbarata sûnî de teknîkek baş-damezrandî ye. Ev nêzîkatî hêza gelek modelan bi kar tîne da ku performansa pêşbîniyê baştir bike, rastbûnê zêde bike, û pêbaweriya giştî ya
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Meriv çawa 7 gavên ML-ê di çarçoveyek mînak de bicîh tîne?
Serîlêdana heft gavên fêrbûna makîneyê ji bo pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê rêgezek birêkûpêk peyda dike, pêvajoyek sîstematîk ku dikare ji pênasekirina pirsgirêkê heya bicîhkirinê were şopandin peyda dike. Ev çarçove hem ji bo destpêk û hem jî ji bo bijîjkên xwedî ezmûn sûdmend e, ji ber ku ew di organîzekirina xebata xebatê de dibe alîkar û piştrast dike ku tu gavek krîtîk nayê paşguh kirin. Vir,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Çima Tabloyên AutoML hatin rawestandin û çi bi ser dikeve?
Tabloyên AutoML ya Google Cloud karûbarek bû ku ji bo bikarhêneran bikar bîne ku bixweber modelên fêrbûna makîneyê li ser daneya birêkûpêk ava bikin û bicîh bikin. Tabloyên AutoML bi têgînek kevneşopî nehatin sekinandin, kapasîteyên wan bi tevahî di Vertex AI-ê de hatin yek kirin. Ev karûbar beşek ji pakêta berfireh a AutoML ya Google bû, ku armanc ew bû ku gihîştina demokratîk bike
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
Ji bo pejirandina stratejî û modelek fêrbûna makîneyê ya taybetî qaîdeyên guncan çi ne?
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 guncanbûn û serfiraziya potansiyel a modelek an stratejiyek bijartî diyar bikin, ku wê piştrast 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 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
Ma Google Vision API dikare bi Python re were bikar anîn?
Google Cloud Vision API amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî pêşkêş kirin ku destûrê dide pêşdebiran ku kapasîteyên analîzkirina wêneyê di nav sepanên xwe de bikin yek. Ev API cûrbecûr taybetmendî peyda dike, di nav de nîşankirina wêneyê, tespîtkirina tiştan, nasîna karaktera optîkî (OCR), û hêj bêtir. Ew dihêle ku sepanan bi karanîna Google-ê naveroka wêneyan fam bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pêşkêş, Nasandina API-ya Google Cloud Vision
Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Piştrastkirina ku pêvajoyên paqijkirina daneyan ji alîgiriyê bêpar in di warê fêrbûna makîneyê de fikarek girîng e, nemaze dema ku platformên wekî Google Cloud Machine Learning bikar tînin. Nerazîbûn di dema paqijkirina daneyê de dikare bibe sedema modelên şikestî, ku di encamê de dikare pêşbîniyên nerast an neheq derxe holê. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê nêzîkatiyek piralî hewce dike