Prosedûra herî hêsan û gav-bi-gav ji bo pratîkkirina perwerdehiya modela AI ya belavkirî di Google Cloud de çi ye?
Perwerdehiya belavkirî teknîkek pêşketî ye di fêrbûna makîneyê de ku dihêle ku gelek çavkaniyên hesabkirinê werin bikar anîn da ku modelên mezin bi bandortir û di pîvanek mezintir de werin perwerdekirin. Platforma Google Cloud (GCP) piştgiriyek xurt ji bo perwerdehiya modela belavkirî peyda dike, nemaze bi rêya Platforma AI (Vertex AI), Motora Hesabkirinê, û Motora Kubernetes, digel piştgiriya çarçoveyên populer.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Di ewrê de perwerde belav kirin
Modela yekem çi ye ku mirov dikare li ser bixebite û ji bo destpêkê çend pêşniyarên pratîkî hebin?
Dema ku hûn dest bi rêwîtiya xwe ya di warê zekaya sûnî de dikin, bi taybetî bi balkişandina ser perwerdehiya belavkirî di ewr de bi karanîna Google Cloud Machine Learning, baş e ku hûn bi modelên bingehîn dest pê bikin û hêdî hêdî ber bi paradîgmayên perwerdehiya belavkirî yên pêşkeftîtir ve biçin. Ev nêzîkatiya qonax bi qonax dihêle ku têgihîştinek berfireh a têgehên bingehîn, pêşxistina jêhatîyên pratîkî,
Ma algorîtma û pêşbînî li ser bingeha têketinên ji aliyê mirovan ve ne?
Têkiliya di navbera têketinên ji hêla mirovan ve hatine peyda kirin û algorîtmayên fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di warê çêkirina zimanê xwezayî (NLG) de, bi hev ve girêdayî ye. Ev têkilî prensîbên bingehîn ên ka modelên fêrbûna makîneyê çawa têne perwerdekirin, nirxandin û bicîhkirin nîşan dide, bi taybetî di platformên wekî Google Cloud Machine Learning de. Ji bo çareserkirina pirsê, pêdivî ye ku ji hev cuda were kirin.
Pêdiviyên sereke û rêbazên herî hêsan ji bo afirandina modelek pêvajoya zimanê xwezayî çi ne? Meriv çawa dikare bi karanîna amûrên berdest modelek wusa biafirîne?
Afirandina modelek zimanê xwezayî pêvajoyek pir-gavî dihewîne ku teoriya zimannasî, rêbazên hesabkirinê, endezyariya daneyan û pratîkên çêtirîn ên fêrbûna makîneyê bi hev re dike yek. Pêdiviyên, rêbaz û amûrên ku îro hene ji bo ceribandin û bicîhkirinê hawîrdorek nerm peyda dikin, nemaze li ser platformên mîna Google Cloud. Ravekirina jêrîn pêdiviyên sereke, rêbazên herî hêsan ji bo zimanê xwezayî vedibêje.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Nifşê zimanê xwezayî
Gelo bikaranîna van amûran abonetiyeke mehane an salane hewce dike, an jî hejmareke diyarkirî ya belaş heye?
Dema ku bikaranîna amûrên Fêrbûna Makîneyê ya Google Cloud tê nirxandin, nemaze ji bo pêvajoyên perwerdehiya daneyên mezin, girîng e ku meriv modelên bihayê, destûrên karanîna belaş, û vebijarkên piştgiriyê yên potansiyel ji bo kesên bi derfetên darayî yên sînordar fam bike. Platforma Google Cloud (GCP) cûrbecûr karûbaran pêşkêşî dike ku bi fêrbûna makîneyê û analîzkirina daneyên mezin ve girêdayî ne, wek mînak
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de
Di çarçoveya parametreyên modela perwerdeyê de serdem çi ye?
Di çarçoveya parametreyên modela perwerdeyê de di nav fêrbûna makîneyê de, epoch têgeheke bingehîn e ku behsa derbasbûnek tevahî di nav tevahiya daneya perwerdeyê de dike. Di vê derbasbûnê de, algorîtmaya fêrbûnê her mînakek di daneya perwerdeyê de pêvajo dike da ku parametreyên modelê nûve bike. Ev pêvajo ji bo model girîng e ku ji...
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
Modelek fêrbûna makîneyê ya ku berê hatiye perwerdekirin çawa qada nû ya daneyan li ber çavan digire?
Dema ku modelek fêrbûna makîneyê berê hatiye perwerdekirin û rastî daneyên nû tê, pêvajoya entegrekirina vê çarçoveya nû ya daneyan dikare li gorî hewcedariyên taybetî û çarçoveya serîlêdanê çend awayan bigire. Rêbazên sereke ji bo tevlêkirina daneyên nû di modelek pêş-perwerdekirî de ji nû ve perwerdekirin, mîhengkirina baş, û fêrbûna gav bi gav in. Her yek ji van
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Meriv çawa dikare di modelên fêrbûna makîneyê de alîgirî û cudakariyê sînordar bike?
Ji bo sînordarkirina bi bandor a alîgirî û cudakariyê di modelên fêrbûna makîneyê de, girîng e ku rêbazek piralî were pejirandin ku tevahiya çerxa jiyana fêrbûna makîneyê, ji berhevkirina daneyan bigire heya bicihkirin û çavdêriya modelê, vedihewîne. Alîgirî di fêrbûna makîneyê de dikare ji çavkaniyên cûrbecûr derkeve, di nav de daneyên alîgirî, texmînên modelê, û algorîtmayên bixwe. Çareserkirina van alîgirîyan hewce dike
Meriv çawa nepeniya daneyên ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê têne bikar anîn diparêze?
Parastina nepeniya daneyên ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê têne bikar anîn aliyek girîng a pêşkeftina AI-ya berpirsiyar e. Ew tevlîheviyek teknîk û pratîkên ku hatine çêkirin vedihewîne da ku piştrast bikin ku agahdariya hesas nayê eşkerekirin an jî bi xeletî nayê bikar anîn. Ev peywir her ku diçe girîngtir dibe ji ber ku pîvan û tevliheviya modelên fêrbûna makîneyê mezin dibe, û
Meriv çawa şefafî û têgihîştina biryarên ku ji hêla modelên fêrbûna makîneyê ve têne girtin misoger dike?
Misogerkirina şefafî û têgihîştinê di modelên fêrbûna makîneyê de pirsgirêkek piralî ye ku hem nirxandinên teknîkî û hem jî yên exlaqî dihewîne. Ji ber ku modelên fêrbûna makîneyê her ku diçe di warên krîtîk ên wekî lênihêrîna tenduristiyê, darayî û sepandina qanûnê de têne bikar anîn, pêdiviya zelaliyê di pêvajoyên biryargirtinê yên wan de pir girîng dibe. Ev pêdiviya şefafî ji ber pêwîstiyê tê rêvebirin.