د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې ماډلونه، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، د زده کړې پروسې غوره کولو او د وړاندوینو دقت ښه کولو لپاره د مختلف الګوریتمونو کارول شامل دي. یو ورته الګوریتم د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم دی. ګریډینټ بوسټینګ د زده کړې یو پیاوړی میتود دی چې ډیری ضعیف زده کونکي سره یوځای کوي، لکه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, AutoML ویژن - دویمه برخه
د روزنې د زده کړې الګوریتم اندازه کولو وړتیا څه ده؟
د روزنې زده کړې الګوریتمونو اندازه کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم اړخ دی. دا د ماشین زده کړې سیسټم وړتیا ته اشاره کوي چې په مؤثره توګه د ډیټا لوی مقدار اداره کړي او د ډیټا سیټ اندازه وده کولو سره د هغې فعالیت ډیر کړي. دا په ځانګړې توګه مهم دی کله چې د پیچلو ماډلونو او لوی ډیټاسیټونو سره معامله وکړئ، لکه څنګه چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم څنګه رامینځته کړئ؟
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم رامینځته کولو پروسه څو مرحلې او ملاحظات لري. د دې هدف لپاره د الګوریتم رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د نه لیدو معلوماتو طبیعت پوه شي او دا څنګه د ماشین زده کړې کارونو کې کارول کیدی شي. راځئ چې پر بنسټ د زده کړې الګوریتم جوړولو لپاره د الګوریتمیک طریقه تشریح کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
د الګوریتمونو رامینځته کول څه معنی لري چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، وړاندوینه کوي او پریکړې کوي؟
د الګوریتمونو رامینځته کول چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، د پایلو وړاندوینه کوي او پریکړې کوي د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ماشین زده کړې اصلي برخه ده. پدې پروسه کې د ډیټا په کارولو سره د ماډلونو روزنه شامله ده او دوی ته اجازه ورکوي چې نمونې عمومي کړي او د نوي ، نه لیدل شوي ډیټا په اړه دقیق وړاندوینې یا پریکړې وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین په شرایطو کې
د ضایع فعالیت الګوریتم څه شی دی؟
د ضایع فعالیت الګوریتم د ماشین زده کړې په برخه کې یوه مهمه برخه ده، په ځانګړې توګه د ساده او ساده اټکل کونکو په کارولو سره د اټکل کولو ماډلونو په شرایطو کې. په دې ډومین کې، د ضایع فعالیت الګوریتم د یوې وسیلې په توګه کار کوي ترڅو د ماډل اټکل شوي ارزښتونو او ریښتیني ارزښتونو ترمنځ توپیر اندازه کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
د اټکل کولو الګوریتم څه شی دی؟
د اټکل کونکي الګوریتم د ماشین زده کړې په برخه کې بنسټیز برخه ده. دا د ان پټ ځانګړتیاو او محصول لیبلونو ترمنځ د اړیکو اټکل کولو سره د روزنې او وړاندوینې پروسو کې مهم رول لوبوي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې ، اټکل کونکي د چمتو کولو له لارې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا ساده کولو لپاره کارول کیږي
اټکل کوونکي څه دي؟
اټکل کونکي د ماشین زده کړې په برخه کې مهم رول لوبوي ځکه چې دوی د لیدل شوي معلوماتو پراساس د نامعلوم پیرامیټونو یا دندو اټکل کولو مسؤل دي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، اټکل کونکي د ماډلونو روزلو او وړاندوینې کولو لپاره کارول کیږي. په دې ځواب کې، موږ به د اټکل کونکو مفهوم ته پام وکړو، د دوی تشریح
لوی ژبني ماډلونه څه دي؟
لوی ژبني ماډلونه د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د پام وړ پرمختګ دی او د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) او ماشین ژباړې په ګډون په مختلفو غوښتنلیکونو کې شهرت ترلاسه کړی. دا ماډلونه د روزنې ډیټا او پرمختللي ماشین زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د انسان په څیر متن پوهیدو او رامینځته کولو لپاره ډیزاین شوي. په دې ځواب کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
عصبي شبکې او ژورې عصبي شبکې څه دي؟
عصبي شبکې او ژور عصبي شبکې د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې بنسټیز مفکورې دي. دا ځواکمن ماډلونه دي چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي، د پیچلو معلوماتو څخه د زده کړې او وړاندوینې کولو توان لري. عصبي شبکه یو کمپیوټري ماډل دی چې له یو بل سره وصل شوي مصنوعي نیورونونو څخه جوړ شوی دی، چې هم پیژندل کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
د ځانګړتیاوو استخراج لپاره عمومي الګوریتم څه شی دی (د مهمو ځانګړتیاوو په سیټ کې د خام ډیټا بدلولو پروسه چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي) د طبقه بندي کارونو کې؟
د فیچر استخراج د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم ګام دی، ځکه چې پدې کې د خام ډیټا بدلول د مهمو ځانګړتیاوو په یوه سیټ کې شامل دي چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي. په دې شرایطو کې، طبقه بندي یو ځانګړی دنده ده چې موخه یې د معلوماتو طبقه بندي کول په مخکینیو ټولګیو یا کټګوریو کې دي. یو عام الګوریتم د ځانګړتیا لپاره کارول کیږي
- 1
- 2