Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
Fêrbûna makîneyê di arîkariya diyalogê de di nav qada Zehmetiya Hunerî de rolek girîng dilîze. Alîkariya diyalogîk diafirîne pergalên ku dikarin bi bikarhêneran re danûstandinan bikin, pirsên wan fam bikin, û bersivên têkildar peyda bikin. Ev teknolojî bi berfirehî di chatbots, arîkarên virtual, serîlêdanên karûbarê xerîdar û hêj bêtir tê bikar anîn. Di çarçoveya Google Cloud Machine de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
Pêvajoya perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê vedihewîne ku wê li ber gelek daneyan ragihîne da ku ew bikaribe fêrî nimûneyan bibe û pêşbîniyên an biryaran bide bêyî ku bi eşkere ji bo her senaryoyê were bernamekirin. Di qonaxa perwerdehiyê de, modela fêrbûna makîneyê di rêzek dubareyan de derbas dibe ku ew pîvanên xweyên hundurîn rast dike da ku kêm bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Fêrbûna makîneyê çi ye?
Fêrbûna makîneyê qadek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtma û modelên ku dihêle ku komputer fêr bibin û pêşbîniyên an biryaran bêyî ku bi eşkere têne bernamekirin bidin. Ew amûrek hêzdar e ku dihêle makîneyan bixweber daneyên tevlihev analîz bikin û şîrove bikin, qalibên nas bikin, û biryar an pêşbîniyên agahdar bikin.
Cûdahiyên di navbera nêzîkatiyên fêrbûna bi çavdêrîkirin, neçavdêrî û bi hêzkirinê de çi ne?
Fêrbûna çavdêrîkirî, bêserûber û bihêzkirin sê nêzîkatiyên cihêreng di warê fêrbûna makîneyê de ne. Her nêzîkatî teknîk û algorîtmayên cihêreng bikar tîne da ku pirsgirêkên cûda çareser bike û bigihîje armancên taybetî. Werin em cûdahiyên di navbera van nêzîkatiyan de bikolin û ravekirinek berfireh a taybetmendî û sepanên wan peyda bikin. Fêrbûna bi çavdêrî celebek e
ML çi ye?
Fêrbûna Makîneyê (ML) bineqadeke Îstîxbarata Hunerî (AI) ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtma û modelên ku rê dide komputeran fêr bibin û pêşbîniyên an biryaran bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin. Algorîtmayên ML-ê têne sêwirandin ku di daneyan de şêwaz û têkiliyên tevlihev analîz û şîrove bikin, û dûv re vê zanînê bikar bînin da ku agahdar bikin.
Algorîtmayek gelemperî ji bo diyarkirina pirsgirêkek di ML de çi ye?
Diyarkirina pirsgirêkek di fêrbûna makîneyê (ML) de nêzîkatiyek birêkûpêk ji bo formulekirina peywira di dest de bi rengek ku bi karanîna teknîkên ML ve were çareser kirin vedihewîne. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku ew bingehê tevahiya xeta ML-ê, ji berhevkirina daneyan bigire heya perwerdehiya modelê û nirxandinê, datîne. Di vê bersivê de, em ê diyar bikin
Hin çavkaniyên wêjeyê yên li ser fêrbûna makîneyê di perwerdekirina algorîtmayên AI-ê de çi ne?
Fêrbûna makîneyê aliyekî girîng ê perwerdekirina algorîtmayên AI-yê ye, ji ber ku ew dihêle ku komputer bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî ji ezmûnê fêr bibin û pêşve bibin. Ji bo ku di perwerdekirina algorîtmayên AI-ê de têgihîştinek berfireh a fêrbûna makîneyê bi dest bixin, pêdivî ye ku meriv çavkaniyên wêjeya têkildar keşf bike. Di vê bersivê de, ez ê navnîşek berfireh a wêjeyê pêşkêşî bikim
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Dema ku tora neuralî ji bo pêşbînkirina çalakiyê tê bikar anîn di dema her dubarekirina lîstikê de çalakî çawa tê hilbijartin?
Di dema her dubarekirina lîstikê de dema ku torgilokek neuralî bikar tîne da ku çalakiyê pêşbîn bike, çalakî li ser bingeha derketina tora neuralî tê hilbijartin. Tora neuralî di rewşa heyî ya lîstikê de wekî têketinê digire û li ser kiryarên gengaz dabeşek îhtîmalê çêdike. Çalakiya hilbijartî paşê li ser bingeha tê hilbijartin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Tora ceribandinê, Nirxandina îmtîhanê
Hin mînakên serîlêdanên înteraktîf ên ku hûn dikarin bi TensorFlow.js re biafirînin çi ne?
TensorFlow.js pirtûkxaneyek JavaScriptê ya hêzdar e ku destûrê dide pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê rasterast di gerokê de an li ser serverên Node.js ava bikin û bicîh bikin. Bi komek xweya berfireh a API-yan, TensorFlow.js afirandina cûrbecûr serîlêdanên înteraktîf ên ku kapasîteyên îstîxbarata sûnî (AI) bi kar tînin, dihêle. Di vî warî de gelek hene