د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې یو لوی ډیټاسیټ، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د ډیټا ټولګه ته اشاره کوي چې د اندازې او پیچلتیا پراخه وي. د لوی ډیټاسیټ اهمیت د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت او دقت ته وده ورکولو وړتیا کې دی. کله چې یو ډیټاسیټ لوی وي، دا د مثالونو یا مثالونو لوی شمیر لري، کوم چې د ماشین زده کړې الګوریتم ته اجازه ورکوي چې په ډیټا کې نور پیچلي نمونې او اړیکې زده کړي.
د لوی ډیټاسیټ سره د کار کولو یو له لومړنیو ګټو څخه د ښه ماډل عمومي کولو احتمال دی. عمومي کول د ماشین زده کړې ماډل وړتیا ده چې په نوي ، نه لیدل شوي ډیټا کې ښه فعالیت وکړي. په لوی ډیټاسیټ کې د ماډل روزنې کولو سره، دا ډیر احتمال لري چې د روزنې مثالونو ځانګړي توضیحاتو یادولو پرځای په ډیټا کې موجود اصلي نمونې ونیسي. دا یو ماډل ته لار هواروي چې کولی شي د نوي ډیټا پوائنټونو په اړه ډیر دقیق وړاندوینې وکړي، په نهایت کې د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو کې د دې اعتبار او ګټورتیا زیاتوي.
سربیره پردې، یو لوی ډیټاسیټ کولی شي د مسلو کمولو کې مرسته وکړي لکه د اوور فټینګ، کوم چې واقع کیږي کله چې ماډل د روزنې ډیټا کې ښه فعالیت کوي مګر نوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. ډیر احتمال شتون لري کله چې د وړو ډیټاسیټونو سره کار کوي ، ځکه چې ماډل ممکن د محدود ډیټا نمونو کې شتون لرونکي شور یا غیر اړونده نمونې زده کړي. د مثالونو د یو لوی او ډیر متنوع سیټ چمتو کولو سره، یو لوی ډیټاسیټ کولی شي د موډل په فعالولو سره د ریښتیني اصلي نمونو زده کولو لپاره د اضافي فټینګ مخنیوي کې مرسته وکړي چې د مثالونو په پراخه لړۍ کې مطابقت لري.
سربیره پردې ، یو لوی ډیټاسیټ کولی شي د خورا قوي فیچر استخراج او انتخاب اسانه کړي. ځانګړتیاوې د انفرادي اندازه کولو وړ ملکیتونه یا د معلوماتو ځانګړتیاوې دي چې د ماشین زده کړې ماډل کې د وړاندوینې کولو لپاره کارول کیږي. د لوی ډیټا سیټ سره ، د اړوندو ځانګړتیاو پراخه سیټ په شمول د ډیټا لنډیز نیول خورا لوړ احتمال شتون لري ، چې د ماډل لخوا د لا باخبره پریکړې کولو لامل کیږي. برسیره پردې، یو لوی ډیټاسیټ کولی شي په ګوته کولو کې مرسته وکړي چې کوم ځانګړتیاوې په لاس کې د دندې لپاره خورا معلوماتي دي، په دې توګه د ماډل موثریت او اغیزمنتوب ته وده ورکوي.
په عملي شرایطو کې، یوه سناریو په پام کې ونیسئ چیرې چې د ماشین زده کړې ماډل رامینځته کیږي ترڅو د مخابراتي شرکت لپاره د پیرودونکو د مینځلو وړاندوینه وکړي. پدې شرایطو کې یو لوی ډیټاسیټ به د پیرودونکو ځانګړتیاو پراخه لړۍ پوښي لکه ډیموګرافیک ، د کارونې نمونې ، د بل کولو معلومات ، د پیرودونکي خدماتو تعاملات او نور ډیر څه. په دې پراخه ډیټاسیټ کې د ماډل په روزلو سره، دا کولی شي پیچلي نمونې زده کړي چې د پیرودونکي د مینځلو احتمال په ګوته کوي، چې د ډیرو دقیقو وړاندوینو او د هدف ساتلو ستراتیژیو المل کیږي.
یو لوی ډیټاسیټ د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ، عمومي کولو او قوي کیدو کې مهم رول لوبوي. د معلوماتو او نمونو بډایه سرچینې چمتو کولو سره، یو لوی ډیټاسیټ ماډلونو ته وړتیا ورکوي چې ډیر اغیزمن زده کړي او د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه دقیق وړاندوینې وکړي، په دې توګه په مختلفو ډومینونو کې د مصنوعي استخباراتو سیسټمونو وړتیاوو ته وده ورکوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته ویناو ته
- 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؟
- 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؟
- TensorBoard څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ