د AI ماډل پلي کولو لپاره چې د ماشین زده کړې دندې ترسره کوي ، یو څوک باید د ماشین زده کړې کې دخیل لومړني مفکورې او پروسې درک کړي. د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه فرعي سیټ ده چې سیسټمونو ته وړتیا ورکوي چې له تجربې څخه زده کړه وکړي او ښه کړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه په مؤثره توګه د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو ، پراختیا او پلي کولو لپاره پلیټ فارم او اوزار چمتو کوي.
د ماشین زده کړې لپاره د AI ماډل پلي کولو پروسه معمولا څو کلیدي مرحلې لري:
1. د ستونزې تعریف: لومړی ګام دا دی چې د AI سیسټم به په ګوته کړي ستونزه په روښانه توګه تعریف کړي. پدې کې د ان پټ ډیټا پیژندل، مطلوب محصول، او د ماشین زده کړې دندې ډول (د بیلګې په توګه، طبقه بندي، ریګریشن، کلستر کول).
2. د معلوماتو راټولول او چمتو کول: د ماشین زده کړې ماډلونه د روزنې لپاره لوړ کیفیت ډیټا ته اړتیا لري. د معلوماتو راټولولو کې د اړونده ډیټاسیټونو راټولول شامل دي، د غلطیو یا ناانډولیو لرې کولو لپاره د معلوماتو پاکول، او د روزنې لپاره مناسب کولو لپاره یې مخکې پروسس کول شامل دي.
3. د فیچر انجینرۍ: د فیچر انجینرۍ د ان پټ ډیټا غوره کول او بدلول شامل دي ترڅو معنی لرونکي ځانګړتیاوې رامینځته کړي چې د ماشین زده کړې ماډل سره دقیق وړاندوینې کې مرسته کوي. دا مرحله د ډومین پوهه او خلاقیت ته اړتیا لري ترڅو د معلوماتو څخه اړونده معلومات راوباسي.
4. د ماډل انتخاب: د سم ماشین زده کړې الګوریتم غوره کول د AI سیسټم بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه په لاس کې د ستونزې پراساس خورا مناسب الګوریتم غوره کولو لپاره مختلف ډوله دمخه جوړ شوي ماډلونه او وسیلې وړاندیز کوي.
5. د ماډل روزنه: د ماشین زده کړې ماډل روزنه د لیبل شوي ډیټا سره تغذیه کول او د وړاندوینې غلطۍ کمولو لپاره د دې پیرامیټرونو اصلاح کول شامل دي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه په مؤثره توګه په لوی ډیټاسیټونو کې د روزنې ماډلونو لپاره د توزیع وړ زیربنا چمتو کوي.
6. د موډل ارزونه: د موډل له روزنې وروسته، دا اړینه ده چې د اعتباري معلوماتو په کارولو سره د هغې فعالیت ارزونه وکړي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې دا د نه لیدل شوي معلوماتو لپاره ښه عمومي کوي. میټریکونه لکه دقت، دقیقیت، یادولو، او F1 سکور معمولا د ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي.
7. د هایپر پارامیټر ټوننګ: د ماشین زده کړې ماډل د هایپر پارامیټرونو ښه تنظیم کول اړین دي ترڅو د دې فعالیت ښه کړي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه د دې پروسې ساده کولو او د ماډل دقت ته وده ورکولو لپاره د اتوماتیک هایپرپرامیټر ټونینګ وسیلې وړاندیز کوي.
8. د ماډل ګمارنه: کله چې موډل وروزل شي او ارزول شي، نو باید د نوي معلوماتو په اړه وړاندوینې کولو لپاره ځای په ځای شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه د پلي کولو خدمات وړاندې کوي ترڅو ماډل د تولید سیسټمونو کې مدغم کړي او د ریښتیني وخت وړاندوینې وکړي.
9. څارنه او ساتنه: د ګمارل شوي ماډل دوامداره نظارت خورا مهم دی ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د هغې فعالیت د وخت په تیریدو سره غوره پاتې کیږي. د معلوماتو په توزیع کې د بدلون لپاره څارنه، د ماډل تخریب، او د اړتیا سره سم د ماډل تازه کول د AI سیسټم اغیزمنتیا ساتلو لپاره اړین دي.
د ماشین زده کړې لپاره د AI ماډل پلي کول یو سیسټمیک چلند لري چې د ستونزې تعریف، د معلوماتو چمتو کول، د ماډل انتخاب، روزنه، ارزونه، ځای پرځای کول، او ساتنه پکې شامله ده.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه د وسیلو او خدماتو هراړخیز سیټ وړاندیز کوي ترڅو د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو کې په مؤثره توګه اسانتیا رامینځته کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- 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؟
- TensorBoard څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ