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 زده کړې او په پیمانه د سرور بې وړاندوینو په شرایطو کې ، دا وړتیا حتی خورا قوي او د توزیع وړ کیږي.
د پیل کولو لپاره، راځئ چې د الګوریتم مفهوم ته پام وکړو چې د معلوماتو پراساس زده کوي. په ماشین زده کړه کې، یو الګوریتم د ریاضياتي لارښوونو مجموعه ده چې د محصول تولید لپاره د ان پټ ډاټا پروسس کوي. دودیز الګوریتمونه په ښکاره ډول د ځانګړو مقرراتو د تعقیب لپاره برنامه شوي، مګر د ماشین زده کړې کې، الګوریتمونه پرته له دې چې په ښکاره ډول پروګرام شوي وي د معلوماتو څخه زده کړي. دوی په اتوماتيک ډول د وړاندوینې یا پریکړې کولو لپاره په ډیټا کې نمونې ، اړیکې او رجحانات کشف کوي.
د زده کړې په پروسه کې عموما دوه اساسي مرحلې شاملې دي: روزنه او اټکل. د روزنې مرحلې په جریان کې ، د ماشین زده کړې ماډل د لیبل شوي ډیټاسیټ سره مخ کیږي ، چیرې چې د ډیټا هر نقطه د پیژندل شوي پایلې یا هدف ارزښت سره تړاو لري. ماډل د ډیټا ځانګړتیاوې یا ځانګړتیاوې تحلیلوي او خپل داخلي پیرامیټونه تنظیموي ترڅو د سمې پایلو وړاندوینې وړتیا ته وده ورکړي. دا تنظیم اکثرا د اصلاح کولو الګوریتمونو په کارولو سره ترسره کیږي لکه د تدریجي نزول.
یوځل چې ماډل وروزل شي، دا د نوي، نه لیدل شوي معلوماتو په اړه د اټکل یا وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي. ماډل د ان پټ ډیټا اخلي، د زده شوي پیرامیټونو په کارولو سره پروسس کوي، او د هغه نمونو پراساس یو وړاندوینه یا پریکړه تولیدوي چې د روزنې ډاټا څخه یې زده کړي. د مثال په توګه، د ماشین زده کړې ماډل چې د پیرودونکو معاملو په ډیټاسیټ کې روزل شوی کولی شي وړاندوینه وکړي چې ایا نوې معامله درغلي ده یا د هغه نمونو پراساس چې د تیرو ډیټا څخه یې زده کړې.
د دقیقو وړاندوینو یا پریکړو کولو لپاره، د ماشین زده کړې الګوریتمونه په مختلفو تخنیکونو او ماډلونو تکیه کوي. پدې کې خطي ریګریشن ، د پریکړې ونې ، د ملاتړ ویکتور ماشینونه ، عصبي شبکې او نور ډیر څه شامل دي. هر ماډل خپل قوتونه او ضعفونه لري، او د ماډل انتخاب په ځانګړي ستونزې او په لاس کې ډاټا پورې اړه لري.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه په پیمانه د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو لپاره یو پیاوړی پلیټ فارم چمتو کوي. دا یو لړ خدمتونه او وسایل وړاندې کوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو، روزنې، او خدمت کولو پروسه ساده کوي. یو ورته خدمت بې سروره وړاندوینې دي ، کوم چې تاسو ته وړتیا درکوي خپل روزل شوي ماډلونه ځای په ځای کړئ او وړاندوینې وکړئ پرته لدې چې د زیربنا مدیریت یا اندازه کولو مسلو په اړه اندیښنه ولرئ.
د سرور پرته وړاندوینو سره ، تاسو کولی شئ په اسانۍ سره خپل روزل شوي ماډلونه په غوښتنلیکونو یا سیسټمونو کې مدغم کړئ ، دوی ته اجازه ورکوي چې د ریښتیني وخت وړاندوینې یا پریکړې وکړي. زیربناوې په اوتومات ډول د غوښتنې پراساس اندازه کیږي، د لوړ شتون او فعالیت تضمین کوي. دا اندازه کول په ځانګړي ډول مهم دي کله چې د ډیټا لوی مقدار یا د لوړې فریکونسۍ وړاندوینې غوښتنو سره معامله وشي.
د الګوریتمونو رامینځته کول چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، د پایلو وړاندوینه کوي ، او پریکړې کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ماشین زده کړې بنسټیز اړخ دی. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، په پیمانه د دې بې سرور وړاندوینې سره، د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو لپاره یو پیاوړی پلیټ فارم چمتو کوي. د ډیټا او ماشین زده کړې الګوریتمونو ځواک په کارولو سره ، سازمانونه کولی شي ارزښتناک لیدونه خلاص کړي ، د پریکړې کولو پروسې اتومات کړي ، او نوښت پرمخ وړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ