د ارزونې ډاټا د ماشین زده کړې ماډل فعالیت اندازه کولو کې مهم رول لوبوي. دا ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي چې ماډل څومره ښه فعالیت کوي او د ورکړل شوې ستونزې په حل کې د دې اغیزمنتوب ارزولو کې مرسته کوي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل وسیلو په شرایطو کې، د ارزونې ډاټا د ماډل دقت، دقیقیت، یادولو، او نورو فعالیت میترونو ارزولو لپاره د یوې وسیلې په توګه کار کوي.
د ارزونې ډیټا یو له لومړني کارولو څخه د ماشین زده کړې ماډل وړاندوینې ځواک ارزول دي. د ماډل وړاندوینې پایلې د حقیقي ځمکني ریښتیني ارزښتونو سره پرتله کولو سره، موږ کولی شو دا معلومه کړو چې ماډل څومره ښه دی چې نوي، نه لیدل شوي ډاټا ته عمومي کړي. دا پروسه عموما د ماډل ارزونې یا تایید په نوم پیژندل کیږي. د ارزونې ډاټا د یو معیار په توګه کار کوي چې په مقابل کې د ماډل فعالیت اندازه کیږي، موږ ته دا توان راکوي چې د دې اغیزمنتیا په اړه باخبره پریکړې وکړو.
د ارزونې ډاټا د ماډل احتمالي مسلو یا محدودیتونو په پیژندلو کې هم مرسته کوي. د وړاندوینې او ریښتیني ارزښتونو ترمینځ د توپیرونو تحلیل کولو سره ، موږ کولی شو هغه ساحو ته بصیرت ترلاسه کړو چیرې چې ماډل ممکن ټیټ فعالیت وي. پدې کې هغه قضیې شاملې کیدی شي چیرې چې ماډل د ځینې ټولګیو په وړاندې تعصب وي یا ضعیف عمومي کول ښیې. د دې محدودیتونو په پوهیدو سره، موږ کولی شو د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره مناسب ګامونه پورته کړو.
سربیره پردې، د ارزونې ډاټا د ماشین زده کړې مختلف ماډلونو یا الګوریتمونو پرتله کولو کې مهم رول لوبوي. د ورته ارزونې ډیټا په کارولو سره د ډیری ماډلونو ارزولو سره ، موږ کولی شو په معقول ډول د دوی فعالیت پرتله کړو او هغه یو غوره کړو چې زموږ اړتیاو سره سم وي. دا پروسه چې د ماډل انتخاب په نوم پیژندل کیږي، موږ ته اجازه راکوي چې د یوې ستونزې لپاره خورا اغیزمن ماډل وپیژنو.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزولو لپاره مختلف وسیلې او تخنیکونه چمتو کوي. د مثال په توګه، د TensorFlow کتابتون، چې په پراخه توګه د ماشین زده کړې دندو لپاره کارول کیږي، د دقت، دقیقیت، یادولو، او نورو ارزونې میترونو محاسبه کولو لپاره دندې وړاندې کوي. دا میټریکونه کمیتي اقدامات چمتو کوي چې ماډل څومره ښه فعالیت کوي او د دې ټول کیفیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي.
د لنډیز لپاره، د ارزونې ډاټا د ماشین زده کړې ماډل د فعالیت اندازه کولو لپاره اړینه ده. دا د ماډل د وړاندوینې ځواک ارزولو کې مرسته کوي، محدودیتونه پیژني، او مختلف ماډلونه پرتله کوي. د ارزونې ډیټا په کارولو سره ، موږ کولی شو زموږ د ماشین زده کړې ماډلونو اغیزمنتوب په اړه باخبره پریکړې وکړو او د دوی فعالیت ښه کړو.
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