Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
Daneyek mezintir di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di nav Google Cloud Machine Learning de, ji berhevokek daneyan re vedibêje ku bi mezinahî û tevliheviyê berfireh e. Girîngiya databasek mezin di kapasîteya wê de ye ku performans û rastbûna modelên fêrbûna makîneyê zêde bike. Dema ku databasek mezin e, tê de ye
Grafikên xwezayî çi ne û gelo ew dikarin ji bo perwerdekirina tora neuralî werin bikar anîn?
Grafikên xwezayî temsîlên grafîkî yên daneyên cîhana rastîn in ku girêk saziyan temsîl dikin, û qerax têkiliyên di navbera van saziyan de destnîşan dikin. Van grafîkan bi gelemperî ji bo modela pergalên tevlihev ên wekî torên civakî, torên vegotinê, torên biyolojîkî, û hêj bêtir têne bikar anîn. Grafikên xwezayî qalibên tevlihev û girêdayîbûnên ku di daneyan de hene digirin, û wan ji bo makîneyên cihêreng hêja dikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Perwerdehiya bi grafikên xwezayî
TensorFlow çi ye?
TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku bi berfirehî di warê îstîxbarata sûnî de tê bikar anîn. Ew hatiye sêwirandin ku rê bide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow bi taybetî ji ber nermbûn, pîvanbûn û karanîna xwe hêsan tê zanîn, ku ew ji bo her duyan vebijarkek populer dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Meriv çawa zane kengê perwerdehiya çavdêrîkirî û neserperiştkirî bikar tîne?
Fêrbûna bi çavdêrîkirin û neçavdêrî du celebên bingehîn ên paradîgmayên fêrbûna makîneyê ne ku li ser bingeha xwezaya daneyan û armancên peywira di dest de ji armancên cûda re xizmetê dikin. Fêmkirina kengê karanîna perwerdehiya çavdêrîkirî li hember perwerdehiya neserperiştkirî di sêwirana modelên fêrbûna makîneya bandorker de pir girîng e. Hilbijartina di navbera van her du rêbazan de girêdayî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Çima tê pêşniyar kirin ku meriv têgihîştinek bingehîn a Python 3 hebe ku bi vê rêzika dersê re bişopîne?
Xwedîkirina têgihiştinek bingehîn a Python 3 pir tê pêşniyar kirin ku ji ber çend sedeman li gel vê rêzika dersê li ser fêrbûna makîneya pratîkî ya bi Python re bişopînin. Python di warê fêrbûna makîneyê û zanistiya daneyê de yek ji wan zimanên bernamesaziyê yên herî populer e. Ew ji bo sadebûn, xwendin û pirtûkxaneyên xwe yên berfireh bi berfirehî tê bikar anîn
Çima dema ku TensorFlow bikar tîne di pêvajoya zanistiya daneyê de şikilkirina daneyan gavek girîng e?
Teşekirina daneyan gava ku TensorFlow bikar tîne di pêvajoya zanistiya daneyê de gavek bingehîn e. Ev pêvajo veguherîna daneyên xav di nav formatek ku ji bo algorîtmayên fêrbûna makîneyê guncan e vedigire. Bi amadekirin û şeklêdana daneyan, em dikarin pê ewle bibin ku ew di avahiyek hevgirtî û rêxistinkirî de ye, ku ji bo perwerdehiya modela rast girîng e.
Fêrbûna makîneyê çawa li ser mînakên nû pêşbîniyan dike?
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê têne sêwirandin ku bi karanîna şêwaz û têkiliyên ku ji daneyên heyî fêr bûne li ser mînakên nû pêşbîniyan bikin. Di çarçoveya Cloud Computing û bi taybetî laboratîfên Google Cloud Platform (GCP), ev pêvajo ji hêla Fêrbûna Makîneya hêzdar a bi Cloud ML Engine ve tê hêsan kirin. Ji bo ku fêm bikin ka fêrbûna makîneyê çawa pêşbîniyan dike
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Taqîgehên GCP, Fêrbûna makîneyê bi Cloud ML Engine re, Nirxandina îmtîhanê
Feydeyên karanîna dîskên domdar ji bo xebitandina fêrbûna makîneyê û barkirina xebata zanistiya daneyê di ewr de çi ne?
Dîskên domdar ji bo xebitandina fêrbûna makîneyê û barkirina xebata zanistiya daneyê di ewr de çavkaniyek hêja ne. Van dîskan gelek feydeyan pêşkêş dikin ku hilberî û karbidestiya zanyarên daneyê û bijîjkên fêrbûna makîneyê zêde dikin. Di vê bersivê de em ê van feydeyan bi berfirehî vekolin û li ser bingeha nirxa wan a dîdaktîk ravekirinek berfireh pêşkêş bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Google Cloud Platforma AI, Dîska Berdewam ji bo zanista daneya hilberîner, Nirxandina îmtîhanê
Feydeyên karanîna Google Cloud Storage (GCS) ji bo fêrbûna makîneyê û barkirina xebata zanistiya daneyê çi ne?
Google Cloud Storage (GCS) ji bo fêrbûna makîneyê û barkirina xebata zanistiya daneyê gelek feydeyan pêşkêşî dike. GCS karûbarek hilanînê ya berbelav û pir berdest e ku ji bo mîqdarên mezin daneyên hilanînê ewledar û domdar peyda dike. Ew hatiye dîzaynkirin ku bi karûbarên din ên Google Cloud re bêkêmasî tevbigere, û ew ji bo rêvebirin û analîzkirinê amûrek hêzdar dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Google Cloud Platforma AI, Dîska Berdewam ji bo zanista daneya hilberîner, Nirxandina îmtîhanê
Çima sûdmend e ku meriv Colab-ê bi hêza hesabkerê bêtir bi karanîna VM-yên fêrbûna kûr ve di warê zanistiya daneyê û xebata fêrbûna makîneyê de nûve bike?
Nûvekirina Colab bi hêza hesabkerî ya bêtir bi karanîna VM-yên fêrbûna kûr dikare çend feydeyan ji xebatên zanistiya daneyê û fêrbûna makîneyê re bîne. Ev pêşkeftî rê dide hesabkirinek bikêrtir û bileztir, ku bikarhêneran rê dide ku modelên tevlihev bi danûstendinên mezintir perwerde bikin û bicîh bikin, di dawiyê de rê li ber çêtirkirina performans û hilberînê vedike. Yek ji avantajên bingehîn ên nûvekirinê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Colab-ê bi pirtirkêmtir nûve bikin, Nirxandina îmtîhanê