په لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو عام عمل دی. په هرصورت، دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې د ډیټاسیټ اندازه کولی شي د روزنې پروسې په جریان کې ننګونې او احتمالي خنډونه رامینځته کړي. راځئ چې په خپلسري ډول د لوی ډیټاسیټونو او احتمالي مسلو په اړه د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې احتمال په اړه بحث وکړو چې ممکن رامینځته شي.
کله چې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کوئ ، یو له لوی ننګونو څخه د روزنې لپاره اړین کمپیوټري سرچینې دي. لکه څنګه چې د ډیټاسیټ اندازه ډیریږي ، نو د پروسس بریښنا ، حافظې او ذخیره کولو اړتیا هم ډیریږي. په لوی ډیټاسیټونو کې د روزنې ماډلونه د کمپیوټري پلوه ګران او وخت مصرف کیدی شي ، ځکه چې پدې کې ډیری محاسبې او تکرارونه شامل دي. له همدې امله، دا اړینه ده چې د روزنې پروسې په اغیزمنه توګه اداره کولو لپاره د کمپیوټر قوي زیربنا ته لاسرسۍ ولرئ.
بله ننګونه د معلوماتو شتون او لاسرسی دی. لوی ډیټاسیټونه ممکن د مختلف سرچینو او فارمیټونو څخه راشي ، دا د ډیټا مطابقت او کیفیت ډاډ ترلاسه کولو لپاره خورا مهم کوي. دا اړینه ده چې د ماډلونو روزنې دمخه د معلوماتو دمخه پروسس او پاک کړئ ترڅو د هر ډول تعصب یا تضاد څخه مخنیوی وشي چې ممکن د زده کړې پروسې اغیزه وکړي. برسیره پردې، د معلوماتو ذخیره کول او د بیرته راګرځولو میکانیزمونه باید په اغیزمنه توګه د ډیټا لوی مقدار اداره کولو لپاره وي.
سربیره پردې ، په لوی ډیټاسیټونو کې د روزنې ماډل کولی شي د ډیر فټینګ لامل شي. اوورفټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې خورا تخصص شي ، په پایله کې د نه لیدل شوي ډیټا ضعیف عمومي کول. د دې مسلې د کمولو لپاره، تخنیکونه لکه منظم کول، کراس تایید کول، او ژر ودرول کیدی شي. د منظم کولو میتودونه، لکه L1 یا L2 منظم کول، د ماډل د ډیر پیچلي کیدو څخه مخنیوي کې مرسته کوي او د ډیر فټینګ کمولو کې مرسته کوي. کراس تایید د ډیټا ډیری فرعي سیټونو کې د ماډل ارزونې لپاره اجازه ورکوي، د دې د فعالیت خورا پیاوړې ارزونه چمتو کوي. وختي ودرول د روزنې پروسه ودروي کله چې د اعتبار په سیټ کې د ماډل فعالیت خرابیدل پیل شي ، د روزنې ډیټا له اندازې څخه مخنیوی کوي.
د دې ننګونو د حل کولو لپاره او د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټاسیټونو کې روزل، مختلف ستراتیژۍ او ټیکنالوژي رامینځته شوي. یو ورته ټیکنالوژي د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن دی ، کوم چې په لوی ډیټاسیټونو کې د روزنې ماډلونو لپاره د توزیع وړ او توزیع شوي زیربنا چمتو کوي. د کلاوډ میشته سرچینو په کارولو سره ، کارونکي کولی شي د توزیع شوي کمپیوټر ځواک څخه په موازي ډول د ماډلونو روزنې لپاره ګټه پورته کړي ، د پام وړ د روزنې وخت کموي.
سربیره پردې ، د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم BigQuery وړاندیز کوي ، یو بشپړ مدیریت شوی ، بې سرور ډیټا ګودام چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې لوی ډیټاسیټونه ګړندي تحلیل کړي. د BigQuery سره، کاروونکي کولی شي د پیژندل شوي SQL په څیر ترکیب په کارولو سره د لوی ډیټاسیټونو پوښتنه وکړي، د ماډلونو روزنې دمخه د ډاټا څخه اړونده معلومات پری پروسس او استخراج کول اسانه کوي.
سربیره پردې ، خلاص ډیټا سیټونه په لویه کچه ډیټا کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره ارزښتناکه سرچینې دي. دا ډیټاسیټونه ډیری وختونه تنظیم شوي او په عامه توګه چمتو شوي ، څیړونکو او متخصصینو ته اجازه ورکوي چې د مختلف غوښتنلیکونو لپاره لاسرسی او وکاروي. د خلاص ډیټاسیټونو په کارولو سره ، کارونکي کولی شي د معلوماتو راټولولو او دمخه پروسس کولو کې وخت او هڅې خوندي کړي ، د ماډل پراختیا او تحلیل باندې ډیر تمرکز کوي.
په خپل سري ډول لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه ممکنه ده ، مګر دا د ننګونو سره راځي. د کمپیوټري سرچینو شتون، د معلوماتو دمخه پروسس کول، اوور فټینګ، او د مناسبو ټیکنالوژیو او ستراتیژیو کارول د بریالي روزنې ډاډ ترلاسه کولو لپاره خورا مهم دي. د کلاوډ میشته زیربنا په کارولو سره ، لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن او BigQuery ، او د خلاص ډیټا سیټونو په کارولو سره ، کارونکي کولی شي پدې ننګونو بریالي شي او ماډلونه په پراخه کچه ډیټا په مؤثره توګه وروزي. که څه هم په خپل سري ډول د لوی ډیټا سیټونو په اړه د ماشین زده کړې ماډلونه روزنه (پرته چې د ډیټا سیټونو اندازې باندې پلي کیږي محدودیتونه) به یقینا په یو وخت کې هچکی معرفي کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- 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؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
- د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ