د لوی ډیټا سره د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم اړخ دی. ګوګل ځانګړي حلونه وړاندې کوي چې د ذخیره کولو څخه د کمپیوټري کولو لپاره اجازه ورکوي، د روزنې اغیزمنې پروسې فعالوي. دا حلونه، لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، GCP BigQuery، او خلاص ډیټاسیټونه، د ماشین زده کړې پرمختګ لپاره یو جامع چوکاټ چمتو کوي.
د لوی ډیټا سره د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې کې یو له کلیدي ننګونو څخه د ډیټا لوی مقدار مؤثره اداره کولو اړتیا ده. دودیزې تګلارې اکثرا د ذخیره کولو او کمپیوټري سرچینو په برخه کې د محدودیتونو سره مخ دي. په هرصورت، د ګوګل ځانګړي حلونه دا ننګونې د توزیع وړ او انعطاف وړ زیربنا چمتو کولو سره حل کوي.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه یو پیاوړی پلیټ فارم دی چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په پیمانه د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کړي ، روزنه ورکړي او ځای په ځای کړي. دا د توزیع شوي روزنې زیربنا چمتو کوي چې کولی شي لوی ډیټاسیټونه په مؤثره توګه اداره کړي. د ګوګل د زیربنا په کارولو سره، کاروونکي کولی شي کمپیوټر د ذخیره کولو څخه دوه چنده کړي، د معلوماتو موازي پروسس کولو او د روزنې وخت کم کړي.
GCP BigQuery، له بلې خوا، یو بشپړ مدیریت شوی، بې سرور ډیټا ګودام حل دی. دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په ګړندي او اسانۍ سره لوی ډیټاسیټونه تحلیل کړي. په BigQuery کې د معلوماتو ذخیره کولو سره، کاروونکي کولی شي د خپلو موډلونو روزنې لپاره د اړونده معلوماتو استخراج لپاره د دې ځواکمن پوښتنې وړتیاوې وکاروي. د ذخیره کولو او کمپیوټینګ دا دوه اړخیز کول د مؤثره ډیټا پروسس کولو او ماډل روزنه وړوي.
د ګوګل د ځانګړو حلونو سربیره، خلاص ډیټاسیټونه هم د ماشین زده کړې په پرمختګ کې مهم رول لوبوي. دا ډاټاسیټونه، د مختلفو سازمانونو لخوا چمتو شوي او چمتو شوي، د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او ارزونې لپاره ارزښتناکه سرچینه چمتو کوي. د خلاص ډیټاسیټونو په کارولو سره ، څیړونکي او پراختیا کونکي کولی شي د ډیټا راټولولو پراخه هڅو ته اړتیا پرته ډیټا پراخه لړۍ ته لاسرسی ومومي. دا وخت او سرچینې خوندي کوي، چې د موډل ډیر اغیزمن روزنې ته اجازه ورکوي.
د ځانګړي ګوګل حلونو په کارولو سره ترلاسه شوي موثریت روښانه کولو لپاره ، راځئ چې یو مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې یو شرکت غواړي د ماشین زده کړې ماډل وروزي ترڅو د ملیونونو پیرودونکو متقابل عمل ډیټا سیټ په کارولو سره د پیرودونکي مغز وړاندوینه وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او GCP BigQuery په کارولو سره ، شرکت کولی شي ډیټاسیټ په BigQuery کې ذخیره کړي او د اړوندو ځانګړتیاو د استخراج لپاره د دې قوي پوښتنو وړتیاو څخه ګټه پورته کړي. دوی بیا کولی شي د کلاوډ ماشین زده کړې وکاروي ترڅو ماډل په توزیع شوي زیربنا کې روزنه ورکړي ، د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کول. دا طریقه د اغیزمنې روزنې لپاره اجازه ورکوي، د دقیق اټکل وړاندوینې ماډل جوړولو لپاره اړین وخت کموي.
د لوی ډیټا سره د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره روزنه واقعیا د ځانګړي ګوګل حلونو په کارولو سره ترلاسه کیدی شي چې د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کوي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، GCP BigQuery، او خلاص ډیټاسیټونه د توزیع وړ زیربنا وړاندیز کولو سره د ماشین زده کړې پرمختګ لپاره هراړخیز چوکاټ چمتو کوي ، د قوي پوښتنې وړتیاوې ، او متنوع ډیټاسیټونو ته لاسرسی. د دې حلونو په کارولو سره، څیړونکي او پراختیا کونکي کولی شي په لوی ډیټاسیټونو کې د روزنې ماډلونو سره تړلې ننګونې له منځه یوسي، په نهایت کې د ماشین زده کړې خورا دقیق او اغیزمن ماډلونو ته لار هواروي.
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 ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- 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