د ماشین زده کړې الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو د موجوده معلوماتو څخه زده شوي نمونو او اړیکو په کارولو سره په نوي مثالونو کې وړاندوینې وکړي. د کلاوډ کمپیوټري او په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لابراتوارونو په شرایطو کې ، دا پروسه د کلاوډ ML انجن سره د قوي ماشین زده کړې لخوا اسانه شوې.
د دې لپاره چې پوه شي چې څنګه د ماشین زده کړه په نویو مثالونو کې وړاندوینې کوي، دا مهمه ده چې د اصلي مرحلو په اړه پوه شئ:
1. د معلوماتو راټولول او چمتو کول: لومړی ګام د اړونده معلوماتو راټولول دي چې په لاس کې ستونزه څرګندوي. دا ډاټا د مختلفو سرچینو څخه راټول کیدی شي، لکه ډیټابیس، APIs، یا حتی د کاروونکي تولید شوي منځپانګې. یوځل چې راټول شي ، معلومات باید دمخه پروسس او پاک شي ترڅو د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د دې کیفیت او مناسبیت ډاډمن شي.
2. د فیچر استخراج او انتخاب: د کره وړاندوینې لپاره، دا مهمه ده چې د راټول شویو معلوماتو څخه خورا اړونده ځانګړتیاوې وپیژني او استخراج کړي. دا ځانګړتیاوې د ماشین زده کړې ماډل ته د معلوماتو په توګه کار کوي او کولی شي د پام وړ فعالیت اغیزه وکړي. د فیچر انتخاب تخنیکونه لکه د ابعاد کمول یا د فیچر انجینرۍ د ماډل وړاندوینې ځواک لوړولو لپاره کارول کیدی شي.
3. د ماډل روزنه: د چمتو شوي ډیټا او ټاکل شوي ځانګړتیاو سره، د ماشین زده کړې ماډل د مناسب الګوریتم په کارولو سره روزل کیږي. د روزنې په جریان کې، ماډل د معلوماتو دننه اصلي نمونې او اړیکې زده کوي، خپل داخلي پیرامیټونه تنظیموي ترڅو د اټکل شوي او حقیقي پایلو ترمنځ توپیر کم کړي. د روزنې په پروسه کې تکراري اصلاح شامله ده، چیرې چې ماډل څو ځله ډیټا ته ښکاره کیږي، په تدریجي ډول د دې وړاندوینې وړتیاوې ښه کوي.
4. د موډل ارزونه: د روزنې وروسته، د ماډل فعالیت باید ارزول شي ترڅو د هغې دقت او عمومي کولو وړتیاوې وارزول شي. دا عموما د روزنې او ازموینې سیټونو کې د معلوماتو ویشلو سره ترسره کیږي، چیرې چې د ازموینې سیټ د نه لیدل شوي مثالونو په اړه د ماډل فعالیت اندازه کولو لپاره کارول کیږي. د ارزونې میټریکونه لکه دقت، دقیقیت، یادولو، یا د F1 سکور د ماډل د وړاندوینې کیفیت اندازه کولو لپاره کارول کیدی شي.
5. د نویو مثالونو په اړه وړاندوینه: کله چې روزل شوی ماډل د ارزونې مرحله تیره کړي، نو دا چمتو دی چې د نوي، نه لیدل شوي مثالونو په اړه وړاندوینې وکړي. د دې کولو لپاره، ماډل د زده کړې نمونې او اړیکې د نوي مثالونو د داخلي ځانګړتیاوو لپاره پلي کوي. د ماډل داخلي پیرامیټونه، چې د روزنې په جریان کې تنظیم شوي، د چمتو شوي معلوماتو پراساس د وړاندوینې رامینځته کولو لپاره کارول کیږي. د دې پروسې محصول وړاندوینه شوې پایله یا د ټولګي لیبل دی چې د هرې نوې مثال سره تړاو لري.
دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې د نوي مثالونو په اړه د وړاندوینو دقت په پراخه کچه د روزنې معلوماتو کیفیت، د ځانګړتیاوو استازیتوب، او د اصلي نمونو پیچلتیا پورې اړه لري. برسیره پردې، د ماشین زده کړې ماډل فعالیت د تخنیکونو په کارولو سره نور هم ښه کیدی شي لکه د انسبل زده کړې، ماډل ټونینګ، یا د ډیرو پرمختللو الګوریتمونو په کارولو سره.
د دې پروسې د روښانه کولو لپاره، راځئ چې یو عملي مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې موږ یو ډیټاسیټ لرو چې د پیرودونکو په اړه معلومات لري، پشمول د دوی عمر، جندر، او د پیرود تاریخ. موږ غواړو د ماشین زده کړې ماډل رامینځته کړو چې دا وړاندوینه کوي چې ایا پیرودونکي احتمال لري منحل شي (د بیلګې په توګه ، د خدماتو کارول ودروي). د معلوماتو راټولولو او پری پروسس کولو وروسته، موږ کولی شو د الګوریتمونو په کارولو سره ماډل وروزو لکه لوژستیک ریګریشن، د پریکړې ونې، یا عصبي شبکې. یوځل چې ماډل روزل شوی او ارزول کیږي، موږ کولی شو دا د نوي پیرودونکو لپاره د دوی د عمر، جندر، او پیرود تاریخ پراساس د احتمالي احتمال وړاندوینه کولو لپاره وکاروو.
د ماشین زده کړه د موجوده ډیټا څخه زده شوي نمونو او اړیکو په کارولو سره د نوي مثالونو وړاندوینې کوي. پدې پروسه کې د معلوماتو راټولول او چمتو کول، د ځانګړتیاوو استخراج او انتخاب، د ماډل روزنه، ارزونه، او په پای کې، د نویو مثالونو وړاندوینه شامله ده. د دې ګامونو په تعقیب او د ګوګل کلاوډ ML انجن په څیر د ځواکمنو وسیلو په کارولو سره، دقیق وړاندوینې په مختلفو ډومینونو او غوښتنلیکونو کې کیدی شي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم:
- ایا د Android ګرځنده اپلیکیشن شتون لري چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم مدیریت لپاره کارول کیدی شي؟
- د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم اداره کولو لارې کومې دي؟
- کلاوډ کمپیوټر څه شی دی؟
- د Bigquery او Cloud SQL ترمنځ څه توپیر دی
- د کلاوډ ایس کیو ایل او کلاوډ سپنر ترمینځ څه توپیر دی؟
- د GCP اپلیکیشن انجن څه شی دی؟
- د بادل چلولو او GKE ترمنځ توپیر څه دی؟
- د AutoML او Vertex AI ترمنځ توپیر څه دی؟
- کانټینر شوی غوښتنلیک څه شی دی؟
- د Dataflow او BigQuery ترمنځ توپیر څه دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/CL/GCP ګوګل کلاوډ پلیټ فارم کې وګورئ