د ماشین زده کړه، د مصنوعي استخباراتو فرعي ساحه، د دې وړتیا لري چې د کارول شوي معلوماتو کیفیت اټکل یا مشخص کړي. دا د مختلفو تخنیکونو او الګوریتمونو له لارې ترلاسه کیږي چې ماشینونه توانوي چې د معلوماتو څخه زده کړي او باخبره وړاندوینې یا ارزونه وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې ، دا تخنیکونه د ډیټا کیفیت تحلیل او ارزولو لپاره پلي کیږي.
د دې لپاره چې پوه شي چې څنګه د ماشین زده کړه کولی شي د ډیټا کیفیت وړاندوینه یا ټاکي، دا مهمه ده چې لومړی د ډیټا کیفیت مفهوم پوه شي. د ډیټا کیفیت د ډیټا دقت، بشپړتیا، دوامدارۍ او مطابقت ته اشاره کوي. د ماشین زده کړې په هر ماډل کې د باور وړ او دقیقو پایلو تولید لپاره د لوړ کیفیت ډیټا اړینه ده.
د ماشین زده کړې الګوریتمونه د ډیټا کیفیت ارزولو لپاره د دې ځانګړتیاو ، نمونو او اړیکو تحلیل کولو سره کارول کیدی شي. یو عام طریقه د څارل شوي زده کړې الګوریتمونو کارول دي، چیرې چې د معلوماتو کیفیت لیبل شوی یا د مخکینیو معیارونو پراساس طبقه بندي کیږي. بیا الګوریتم د دې لیبل شوي ډیټا څخه زده کوي او داسې ماډل رامینځته کوي چې کولی شي د نوي ، نه لیدل شوي ډیټا کیفیت وړاندوینه وکړي.
د مثال په توګه، راځئ چې یو ډیټاسیټ په پام کې ونیسو چې د محصول په اړه د پیرودونکو بیاکتنې لري. هره بیاکتنه د بیان شوي احساساتو پراساس د مثبت یا منفي په توګه لیبل کیږي. د دې لیبل شوي ډیټا په اړه د نظارت شوي زده کړې الګوریتم په روزلو سره، د ماشین زده کړې ماډل کولی شي هغه نمونې او ځانګړتیاوې زده کړي چې مثبت بیاکتنې له منفي څخه توپیر کوي. دا ماډل بیا د نوي، غیر لیبل شوي بیاکتنو احساساتو اټکل کولو لپاره کارول کیدی شي، په دې توګه د معلوماتو کیفیت ارزونه.
د څارنې زده کړې سربیره، د غیر څارل شوي زده کړې الګوریتمونه هم د معلوماتو کیفیت ټاکلو لپاره کارول کیدی شي. د نه څارل شوي زده کړې الګوریتمونه په ډیټا کې اصلي جوړښت او نمونې تحلیل کوي پرته لدې چې په مخکیني ټاکل شوي لیبلونو تکیه وکړي. د ورته ډیټا پوائنټونو سره یوځای کولو یا د بهرنیانو پیژندلو سره، دا الګوریتم کولی شي د معلوماتو کیفیت ته بصیرت چمتو کړي.
د مثال په توګه، په یوه ډیټا سیټ کې چې د میوو مختلف فزیکي ملکیتونه اندازه کوي، د زده کړې یو غیر څارل شوي الګوریتم کولی شي د ورته میوو کلسترونه د دوی د ځانګړتیاوو پر بنسټ وپیژني. که چیرې ډاټا بهر یا مثالونه ولري چې په کوم کلستر کې نه وي، دا ممکن د معلوماتو کیفیت سره احتمالي مسلې په ګوته کړي.
برسېره پردې، د ماشین زده کړې تخنیکونه د ورک شوي ډیټا، بهرنیانو، او ناانډولیو کشف او اداره کولو لپاره کارول کیدی شي، کوم چې د معلوماتو کیفیت کې عام ننګونې دي. په شته معلوماتو کې د نمونو او اړیکو په تحلیل کولو سره، دا تخنیکونه کولی شي ورک شوي ارزښتونه وپیژني، بهرنیان وپیژني او اداره کړي، او د معلوماتو ثبات یقیني کړي.
د ماشین زده کړه کولی شي د څارل شوي او غیر څارل شوي زده کړې الګوریتمونو په کارولو سره د معلوماتو کیفیت وړاندوینه یا ټاکي، کوم چې د معلوماتو نمونې، اړیکې او ځانګړتیاوې تحلیلوي. دا الګوریتمونه کولی شي ډاټا د مخکینۍ تعریف شوي لیبلونو پراساس طبقه بندي کړي یا په ډیټا کې اصلي جوړښتونه وپیژني. د ماشین زده کړې تخنیکونو په کارولو سره، د معلوماتو کیفیت ارزول کیدی شي، او احتمالي مسلې لکه ورک شوي ډاټا، بهرنیان، او تضادونه په نښه کیدی شي.
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