Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bi rengek belavkirî û paralel. Lêbelê, ew ne wergirtin û veavakirina çavkaniyê ya otomatîkî pêşkêşî dike, ne jî piştî qedandina perwerdehiya modelê girtina çavkaniyê bi rê ve dibe. Di vê bersivê de, em ê
Dezawantajên perwerdehiya belavbûyî çi ne?
Perwerdehiya belavkirî di warê îstîxbarata hunerî (AI) de di van salên dawî de ji ber şiyana wê ya bilezkirina pêvajoya perwerdehiyê bi karanîna çavkaniyên pirjimar ên hesabkirinê ve bala girîng kişandiye. Lêbelê, girîng e ku meriv bipejirîne ku di heman demê de çend kêmasiyên ku bi perwerdehiya belavkirî ve girêdayî ne jî hene. Werin em van kêmasiyan bi hûrgulî vekolin, bi berfirehî peyda bikin
Feydeya karanîna modelek Keras-ê pêşî û dûv re veguheztina wê ji texmînkerek TensorFlow re ji bilî karanîna rasterast TensorFlow çi ye?
Dema ku dor tê pêşxistina modelên fêrbûna makîneyê, hem Keras û hem jî TensorFlow çarçoveyên populer in ku cûrbecûr fonksiyon û jêhatî pêşkêş dikin. Dema ku TensorFlow pirtûkxaneyek hêzdar û maqûl e ji bo avakirina û perwerdekirina modelên fêrbûna kûr, Keras API-a astek bilindtir peyda dike ku pêvajoya afirandina torên neuralî hêsan dike. Di hin rewşan de, ew
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Pîvana Keras bi texmînker
Ma meriv dikare çavkaniyên hesabkirina ewr a nermbûnê bikar bîne da ku modelên fêrbûna makîneyê li ser berhevokên bi mezinahiya ku ji sînorên komputerek herêmî derbas dibin perwerde bike?
Google Cloud Platform gelek amûr û karûbar pêşkêşî dike ku dihêle hûn hêza hesabkirina ewr ji bo karên fêrbûna makîneyê bikar bînin. Yek ji van amûran Google Cloud Machine Learning Engine e, ku ji bo perwerdekirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hawîrdorek birêvebir peyda dike. Bi vê karûbarê, hûn dikarin bi hêsanî karên perwerdehiya xwe mezin bikin
Stratejiya belavkirinê API-ya li TensorFlow 2.0 çi ye û ew çawa perwerdehiya belavkirî hêsan dike?
Stratejiya belavkirinê API-ya di TensorFlow 2.0 de amûrek hêzdar e ku perwerdehiya belavkirî hêsan dike bi peydakirina navgînek asta bilind ji bo belavkirin û pîvandina hesaban li ser gelek amûr û makîneyan. Ew destûrê dide pêşdebiran ku bi hêsanî hêza hesabker a pir GPU-yan an tewra pir makîneyan bikar bînin da ku modelên xwe zûtir û bikêrtir perwerde bikin. Belav kirin
Feydeyên karanîna Cloud ML Engine ji bo perwerdekirin û xizmetkirina modelên fêrbûna makîneyê çi ne?
Cloud ML Engine amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin ku ji bo perwerdekirin û xizmetkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) gelek feydeyan pêşkêşî dike. Bi karanîna kapasîteyên Cloud ML Engine, bikarhêner dikarin ji hawîrdorek berbelav û rêvebirinî sûd werbigirin ku pêvajoya avakirin, perwerdekirin, û bicîhkirina ML-ê hêsan dike.
Pêngavên ku di karanîna Engine Fêrbûna Makîneya Cloud de ji bo perwerdehiya belavkirî çi ne?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) amûrek hêzdar e ku destûrê dide bikarhêneran ku pîvan û nermbûna ewr bikar bînin da ku perwerdehiya dabeşkirî ya modelên fêrbûna makîneyê pêk bînin. Perwerdehiya belavkirî di fêrbûna makîneyê de gavek girîng e, ji ber ku ew perwerdehiya modelên mezin li ser danehevên girseyî pêk tîne, di encamê de rastbûna çêtir û zûtir dibe.
Hûn dikarin çawa pêşveçûna karekî perwerdehiyê di Console Cloud de bişopînin?
Ji bo şopandina pêşkeftina karekî perwerdehiyê di Console Cloud de ji bo perwerdehiya belavkirî di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, çend vebijark hene. Van vebijarkan di pêvajoya perwerdehiyê de di demek rast de têgihiştinek peyda dikin, ku rê dide bikarhêneran ku pêşkeftinê bişopînin, her pirsgirêkan nas bikin, û li ser bingeha rewşa karê perwerdehiyê biryarên agahdar bistînin. Di vê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Di ewrê de perwerde belav kirin, Nirxandina îmtîhanê
Armanca pelê veavakirinê di Engine Learning Machine Cloud de çi ye?
Pelê veavakirinê di Engine Fêrbûna Makîneya Cloud de di çarçoweya perwerdehiya belavkirî ya li ewr de armancek girîng xizmet dike. Vê pelê, ku pir caran wekî pelê mîhengê kar tê binav kirin, dihêle bikarhêneran cûrbecûr parametre û mîhengan diyar bikin ku tevgera karê perwerdehiya fêrbûna makîneya wan birêve dibin. Bi karanîna vê pelê veavakirinê, bikarhêner
Di perwerdehiya belavbûyî de paralelîzma daneyê çawa dixebite?
Parallelîzma daneyê teknîkek e ku di perwerdehiya dabeşkirî ya modelên fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn da ku karbidestiya perwerdehiyê baştir bike û hevgirtinê bilez bike. Di vê nêzîkatiyê de, daneyên perwerdehiyê di gelek dabeşan de têne dabeş kirin, û her dabeşek ji hêla çavkaniyek hesabkerek cihêreng an girêkek karker ve tê hilanîn. Van girêkên karker paralelî tevdigerin, bi rengek serbixwe gradientan hesab dikin û nûve dikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Di ewrê de perwerde belav kirin, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2