Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
Dema ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re mijûl dibin, çend sînor hene ku hewce ne ku bêne hesibandin da ku karûbar û bikêrhatîbûna modelên ku têne pêşve xistin were misoger kirin. Van sînoran dikarin ji aliyên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker, astengiyên bîranînê, kalîteya daneyê, û tevliheviya modelê derkevin holê. Yek ji sînorên bingehîn ên sazkirina daneyên mezin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
Tora neuralî ya birêkûpêk bi rastî dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin. Ji bo ku em vê berhevdanê fam bikin, pêdivî ye ku em têgehên bingehîn ên torên neuralî û encamên ku di modelekê de hejmareke mezin a parametreyan hebin bifikirin. Tora neuralî çînek modelên fêrbûna makîneyê ne ku ji hêla îlhamê ve hatine îlham kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Di fêrbûna makîneyê de zêde guncan çi ye û çima çêdibe?
Zêdebûn di fêrbûna makîneyê de pirsgirêkek hevpar e ku modelek li ser daneyên perwerdehiyê pir baş dixebite lê nekare daneyên nû, nedîtî giştî bike. Ew gava ku model pir tevlihev dibe û dest bi jibîrkirina deng û hûrgelên di daneyên perwerdehiyê de dike, li şûna fêrbûna şêwaz û têkiliyên bingehîn pêk tê. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 2, Nirxandina îmtîhanê