Ma modelek bêserûber pêdivî bi perwerdehiyê heye her çend daneyên wê yên nîşankirî tune be?
Di fêrbûna makîneyê de modelek neçavdêrîkirî ji bo perwerdehiyê pêdivî bi daneya binavkirî nake ji ber ku ew armanc dike ku di nav daneyan de nimûne û têkiliyan bêyî etîketên pêşwext bibîne. Her çend fêrbûna neçavdêrî bi karanîna daneyên binavkirî venabe jî, model hîn jî pêdivî ye ku pêvajoyek perwerdehiyê derbas bike da ku strukturên bingehîn ên daneyê fêr bibe.
Ji xeynî guheztina enfeksiyonên werzîşê yên payizê, Nazirini û tîmê wê çi sektorên din bawer dikin ku fêrbûna makîneyê dikare şoreşê bike?
Nazirini û ekîba wê bi zexmî bawer dikin ku fêrbûna makîneyê xwedan potansiyela şoreşa gelek sektoran e ji bilî çareserkirina enfeksiyonên werzîşê yên payizê. Ew hêza mezin a algorîtmayên fêrbûna makîneyê di analîzkirina daneyên mezin û çêkirina pêşbîniyên rast de nas dikin, ku dikarin li qadên cihêreng werin sepandin. Di çarçoveya rêveberiya nexweşiya çandiniyê de, fêrbûna makîneyê dikare
Bikarhêner çawa dikarin bi karanîna Datalab daneyên commit GitHub analîz bikin û çi têgihîştin dikarin werin bidestxistin?
Ji bo analîzkirina daneyên commit GitHub bi karanîna Google Cloud Datalab, bikarhêner dikarin taybetmendiyên wê yên hêzdar û entegrasyona wê bi amûrên cihêreng ên Google re ji bo fêrbûna makîneyê bikar bînin. Bi derxistin û hilberandina daneya peywirê re, di derheqê pêvajoya pêşkeftinê, qalîteya kodê û şêwazên hevkariyê de di nav depoyek GitHub de têgihîştinên hêja têne bidestxistin. Ev analîz dikare alîkariya pêşdebir û projeyê bike