یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
یو ګرم کوډ کول یو تخنیک دی چې ډیری وختونه د ژورې زده کړې په برخه کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې او عصبي شبکو په شرایطو کې. په TensorFlow کې، د ژورې زده کړې یو مشهور کتابتون، یو ګرم کوډ کول یو میتود دی چې د کټګوري ډیټا په بڼه کې د استازیتوب لپاره کارول کیږي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا په اسانۍ سره پروسس کیدی شي. په
د بادل شیل څنګه تنظیم کړئ؟
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) کې د کلاوډ شیل تنظیم کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ یو څو مرحلې تعقیب کړئ. کلاوډ شیل د ویب پراساس ، متقابل شیل چاپیریال دی چې د مخکې نصب شوي وسیلو او کتابتونونو سره مجازی ماشین (VM) ته لاسرسی چمتو کوي. دا تاسو ته اجازه درکوي ستاسو د GCP سرچینې اداره کړئ او د اړتیا پرته مختلف دندې ترسره کړئ
د ګوګل کلاوډ کنسول او ګوګل کلاوډ پلیټ فارم څنګه توپیر کول؟
د ګوګل کلاوډ کنسول او د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم د ګوګل کلاوډ خدماتو پراخه ایکوسیستم کې دوه جلا برخې دي. پداسې حال کې چې دوی نږدې سره تړلي دي، دا مهمه ده چې د دوی ترمنځ توپیرونه په اغیزمنه توګه د ګوګل کلاوډ چاپیریال کارولو او کارولو لپاره پوه شي. د ګوګل کلاوډ کنسول، چې د GCP کنسول په نوم هم پیژندل کیږي، دی
ایا هغه ځانګړتیاوې چې د معلوماتو استازیتوب کوي باید په عددي بڼه وي او د فیچر کالمونو کې تنظیم شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره د لوی ډیټا په شرایطو کې، د معلوماتو استازیتوب د زده کړې پروسې بریالیتوب کې مهم رول لوبوي. ځانګړتیاوې، کوم چې د انفرادي اندازه کولو وړ ملکیتونه یا د ارقامو ځانګړتیاوې دي، معمولا د فیچر کالمونو کې تنظیم شوي. پداسې حال کې چې دا دی
په ماشین زده کړه کې د زده کړې کچه څومره ده؟
د زده کړې کچه د ماشین زده کړې په شرایطو کې یو مهم ماډل ټونینګ پیرامیټر دی. دا د هر روزنیز مرحلې تکرار کې د ګام اندازه ټاکي، د مخکینۍ روزنې مرحلې څخه ترلاسه شوي معلوماتو پراساس. د زده کړې نرخ تنظیم کولو سره ، موږ کولی شو هغه نرخ کنټرول کړو چې ماډل د روزنې ډیټا څخه زده کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
ایا د روزنې او ارزونې ترمنځ معمولا وړاندیز شوي معلومات ویشل کیږي چې د 80٪ څخه تر 20٪ پورې ورته وي؟
د ماشین زده کړې موډلونو کې د روزنې او ارزونې تر مینځ معمول ویش نه دی ثابت شوی او د مختلفو فکتورونو پورې اړه لري توپیر کولی شي. په هرصورت، دا عموما سپارښتنه کیږي چې د روزنې لپاره د معلوماتو د پام وړ برخه تخصیص کړي، معمولا شاوخوا 70-80٪، او پاتې برخه د ارزونې لپاره خوندي کړي، چې شاوخوا 20-30٪ وي. دا ویش دا یقیني کوي
ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
د لوی ډیټا سره د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم اړخ دی. ګوګل ځانګړي حلونه وړاندې کوي چې د ذخیره کولو څخه د کمپیوټري کولو لپاره اجازه ورکوي، د روزنې اغیزمنې پروسې فعالوي. دا حلونه، لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، GCP BigQuery، او خلاص ډیټاسیټونه، د پرمختګ لپاره جامع چوکاټ چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا په ویشل شوي او موازي ډول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره چمتو شوې. په هرصورت، دا د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب وړاندیز نه کوي، او نه دا د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د سرچینو بندول اداره کوي. په دې ځواب کې، موږ به
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
په لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو عام عمل دی. په هرصورت، دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې د ډیټاسیټ اندازه کولی شي د روزنې پروسې په جریان کې ننګونې او احتمالي خنډونه رامینځته کړي. راځئ چې په خپل سري ډول لوی ډیټاسیټونو او د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې احتمال په اړه بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
کله چې د نسخې رامینځته کولو لپاره CMLE (د کلاوډ ماشین زده کړې انجن) وکاروئ ، نو اړینه ده چې د صادر شوي ماډل سرچینه مشخص کړئ. دا اړتیا د څو دلایلو لپاره مهمه ده، چې په دې ځواب کې به په تفصیل سره تشریح شي. لومړی، راځئ چې پوه شو چې د "صادراتي ماډل" معنی څه ده. د CMLE په شرایطو کې، یو صادر شوی ماډل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه