Kî grafiyek ku di teknîka birêkûpêkkirina grafîkê de tê bikar anîn çêdike, grafîkek ku nod xalên daneyê destnîşan dikin û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin?
Birêkûpêkkirina grafîkê di fêrbûna makîneyê de teknîkek bingehîn e ku tê de avakirina grafiyek ku nod nuqteyên daneyê û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin. Di çarçoveya Fêrbûna Structured Neural (NSL) de bi TensorFlow re, grafî bi destnîşankirina ka xalên daneyê li ser bingeha wekhevî an têkiliyên wan çawa têne girêdan têne çêkirin. Ew
Di ML-yê de danehevên ku ji hêla komên etnîkî yên cihê ve têne berhev kirin, mînakî di lênihêrîna tenduristî de têne hesibandin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya lênihêrîna tenduristiyê de, nihêrîna danehevên ku ji hêla komên etnîkî yên cihêreng ve hatî berhev kirin de aliyek girîng e ku di pêşkeftina model û algorîtmayan de dadperwerî, rastbûn û tevlêbûnê peyda bike. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo fêrbûna qaliban û çêkirina pêşbîniyan li gorî daneyên ku ew in hatine sêwirandin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma taybetmendiyên ku daneyan temsîl dikin divê bi rengek hejmarî bin û di stûnên taybetmendiyê de bêne organîze kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya daneyên mezin de ji bo modelên perwerdehiyê yên di ewr de, nûneriya daneyan di serkeftina pêvajoya fêrbûnê de rolek girîng dilîze. Taybetmendî, ku taybetmendiyên pîvandî yên kesane an taybetmendiyên daneyê ne, bi gelemperî di stûnên taybetmendiyê de têne organîze kirin. Dema ku ew e
Piştî ku dane têne hilanîn û berhev kirin, taybetmendî û etîket çawa têne destnîşan kirin?
Piştî ku dane di çarçoweya barkirina daneyan de bi karanîna API-yên asta bilind ên TensorFlow têne hilberandin û berhev kirin, taybetmendî û nîşanan bi rengek birêkûpêk têne destnîşan kirin ku di modelên fêrbûna makîneyê de perwerdehiya bikêrhatî û encamgirtinê hêsan dike. TensorFlow mekanîzmayên cihêreng peyda dike ku meriv taybetmendî û etîketan bi rê ve bibe û temsîl bike, rê dide nermbûn û karanîna hêsan.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow API-yên asta bilind, Daneyên barkirinê, Nirxandina îmtîhanê
Çima pêdivî ye ku dema bernamekirinê bi makîneyên Turing re dane an zanînê bi rengek taybetî temsîl bike?
Di warê teoriya tevliheviya hesabkirinê de, bi taybetî bi makîneyên Turing ve girêdayî ye, ji ber çend sedemên bingehîn pêdivî ye ku daneyan an zanînê bi rengek taybetî temsîl bike. Makîneyên Turing modelên matematîkî yên razber in ku wekî çareserkerên pirsgirêkê kar dikin bi manîpulekirina sembolan li ser kasetek bêdawî li gorî komek qaîdeyên pêşwextkirî. Eva
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gava yekem çi ye?
Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gava yekem ev e ku pirsgirêk diyar bike û daneyên pêwîst berhev bike. Ev gava destpêkê pir girîng e ji ber ku ew bingehê ji bo tevahiya boriyê fêrbûna makîneyê saz dike. Bi zelal danasîna pirsgirêka di dest de, em dikarin celebê algorîtmaya fêrbûna makîneyê ya ku bikar bînin û ya bikar bînin destnîşan bikin