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 ځانګړي ډول مهم دی کله چې د پیچلو ماډلونو او لوی ډیټاسیټونو سره معامله وکړئ ، ځکه چې دا د ګړندي او ډیر دقیق وړاندوینو لپاره اجازه ورکوي.
ډیری فکتورونه شتون لري چې د روزنې د زده کړې الګوریتمونو په اندازه کولو اغیزه کوي. یو له مهمو فکتورونو څخه د روزنې لپاره موجود کمپیوټري سرچینې دي. لکه څنګه چې د ډیټاسیټ اندازه ډیریږي، د ډیټا پروسس او تحلیل لپاره ډیر کمپیوټري ځواک ته اړتیا ده. دا د لوړ فعالیت کمپیوټري سیسټمونو په کارولو یا د کلاوډ میشته پلیټ فارمونو په کارولو سره ترلاسه کیدی شي چې د توزیع وړ کمپیوټري سرچینې وړاندیز کوي ، لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه.
بل مهم اړخ پخپله الګوریتم دی. د ماشین زده کړې ځینې الګوریتمونه په طبیعي ډول د نورو په پرتله ډیر د توزیع وړ دي. د مثال په توګه، د پریکړې ونې یا خطي ماډلونو پراساس الګوریتمونه ډیری وختونه موازي کیدی شي او په ډیری ماشینونو کې توزیع کیدی شي، د ګړندي روزنې وختونو ته اجازه ورکوي. له بلې خوا، الګوریتمونه چې په ترتیبي پروسس باندې تکیه کوي، لکه د عصبي شبکو ځینې ډولونه، ممکن د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کولو پر مهال د توزیع کولو ننګونو سره مخ شي.
سربیره پردې ، د روزنې زده کړې الګوریتمونو اندازه کول هم د معلوماتو دمخه پروسس کولو مرحلو لخوا اغیزمن کیدی شي. په ځینو حاالتو کې، د معلوماتو دمخه پروسس کول د وخت ضایع کول او د کمپیوټري پلوه ګران کیدی شي، په ځانګړې توګه کله چې د غیر منظم یا خام معلوماتو سره معامله کیږي. له همدې امله، دا مهمه ده چې د پروسس کولو دمخه پایپ لاین په احتیاط سره ډیزاین او غوره کړئ ترڅو د موثر اندازې وړتیا یقیني شي.
د زده کړې د الګوریتمونو په روزنه کې د توزیع کولو مفهوم روښانه کولو لپاره، راځئ چې یو مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې موږ د یو ملیون عکسونو سره ډیټاسیټ لرو او موږ غواړو د عکس ډلبندۍ لپاره د عصبي عصبي شبکې (CNN) روزنه ورکړو. د توزیع وړ روزنې الګوریتمونو پرته، دا به د بشپړ ډیټاسیټ پروسس او تحلیل لپاره د پام وړ وخت او کمپیوټري سرچینې واخلي. په هرصورت، د توزیع وړ الګوریتمونو او کمپیوټري سرچینو په کارولو سره، موږ کولی شو د روزنې پروسه په ډیری ماشینونو کې توزیع کړو، د پام وړ د روزنې وخت کمولو او د سیسټم عمومي اندازه کولو ته وده ورکول.
د روزنې د زده کړې الګوریتمونو اندازه کولو کې د لوی ډیټاسیټونو په مؤثره توګه اداره کول او د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت زیاتول شامل دي لکه څنګه چې د ډیټاسیټ اندازه وده کوي. فکتورونه لکه کمپیوټري سرچینې، د الګوریتم ډیزاین، او د معلوماتو دمخه پروسس کول کولی شي د سیسټم په اندازه کولو کې د پام وړ اغیزه وکړي. د توزیع وړ الګوریتمونو او کمپیوټري سرچینو په کارولو سره ، دا ممکنه ده چې په پراخه ډیټاسیټونو کې پیچلي ماډلونه په وخت او مؤثره توګه وروزل شي.
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