ولې د ماشین زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو مرحله په جلا ازموینې ډیټاسیټ کې اړینه ده، او که دا مرحله پریښودل شي نو څه پیښ کیدی شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د یوې جلا ازموینې ډیټاسیټ په اړه د ماډل فعالیت ارزونه یو بنسټیز عمل دی چې د وړاندوینې ماډلونو اعتبار او عمومي کولو ملاتړ کوي. دا ګام د څو دلیلونو لپاره د ماډل پراختیا پروسې لپاره لازمي دی، هر یو د ماډل د وړاندوینو قوي او اعتبار سره مرسته کوي. لومړی، لومړنی هدف
په نننۍ نړۍ کې د ماشین زده کړې ریښتینی ارزښت څه دی، او موږ څنګه کولی شو د هغې ریښتینی اغیز د یوازې ټیکنالوژیکي لوړوالي څخه توپیر کړو؟
د ماشین زده کړه (ML)، د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه فرعي برخه، په مختلفو سکتورونو کې د بدلون راوستلو ځواک ګرځیدلی، چې د پریکړې کولو پروسو د لوړولو، د عملیاتو د ښه کولو، او د پیچلو ستونزو لپاره د نوښتګرو حلونو رامینځته کولو له لارې د پام وړ ارزښت وړاندې کوي. د دې ریښتینی ارزښت د دې وړتیا کې دی چې د معلوماتو پراخه اندازه تحلیل کړي، نمونې وپیژني، او د لږترلږه سره وړاندوینې یا پریکړې رامینځته کړي.
د یوې ځانګړې ستونزې لپاره د سم الګوریتم غوره کولو معیارونه کوم دي؟
د ماشین زده کړې کې د یوې ورکړل شوې ستونزې لپاره د مناسب الګوریتم غوره کول هغه دنده ده چې د ستونزې ساحې، د معلوماتو ځانګړتیاوو، او الګوریتمیک ملکیتونو جامع پوهاوي ته اړتیا لري. د انتخاب پروسه د ماشین زده کړې پایپ لاین کې یو مهم ګام دی، ځکه چې دا کولی شي د ماډل فعالیت، موثریت، او تشریح کولو باندې د پام وړ اغیزه وکړي. دلته، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
که څوک د ګوګل ماډل کاروي او په خپل مثال یې روزنه ورکوي ایا ګوګل د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي؟
کله چې د ګوګل ماډل کاروئ او په خپل مثال یې روزنه ورکوئ، دا پوښتنه چې ایا ګوګل ستاسو د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي، په ډیری فکتورونو پورې اړه لري، پشمول د ګوګل ځانګړي خدمت یا وسیله چې تاسو یې کاروئ او د دې وسیلې سره تړلي د خدماتو شرایط. د ګوګل کلاوډ ماشین په شرایطو کې
څنګه یو څوک پوهیږي چې د ML کوم ماډل باید وکارول شي، مخکې له دې چې روزنه ورکړل شي؟
د روزنې دمخه د مناسب ماشین زده کړې ماډل غوره کول د بریالي مصنوعي ذهانت سیسټم پراختیا کې یو اړین ګام دی. د ماډل انتخاب کولی شي د حل فعالیت، دقت او موثریت باندې د پام وړ اغیزه وکړي. د باخبره پریکړې کولو لپاره، یو څوک باید ډیری فکتورونه په پام کې ونیسي، پشمول د معلوماتو طبیعت، د ستونزې ډول، محاسبه
د بیرته راګرځولو دنده څه ده؟
د ماشین زده کړې په برخه کې د ریګریشن دنده، په ځانګړې توګه د مصنوعي استخباراتو په شرایطو کې، د یو یا ډیرو ان پټ متغیرونو پراساس د دوامداره محصول متغیر وړاندوینه کول شامل دي. دا ډول دنده د ماشین زده کړې لپاره بنسټیز دی او هغه وخت کارول کیږي کله چې هدف د مقدارونو وړاندوینه وي، لکه د کور قیمتونه، د ونډو بازار وړاندوینه.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
څنګه یو څوک کولی شي د ورټیکس AI او آټو ایم ایل جدولونو ترمنځ لیږد وکړي؟
د Vertex AI څخه AutoML جدولونو ته د لیږد په اړه د حل لپاره، دا مهمه ده چې د ګوګل کلاوډ د ماشین زده کړې وسیلو سویټ کې د دواړو پلیټ فارمونو رولونه پوه شئ. Vertex AI د ماشین زده کړې یو جامع پلیټ فارم دی چې د مختلفو ماشین زده کړې ماډلونو اداره کولو لپاره یو متحد انٹرفیس وړاندې کوي، پشمول د هغو چې د AutoML او دودیز ماډلونو په کارولو سره جوړ شوي دي. AutoML جدولونه،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د AutoML میزونه
آیا دا ممکنه ده چې د Kaggle په کارولو سره د مالي معلوماتو اپلوډ کول او د R-squared، ARIMA یا GARCH په څیر اقتصادي ماډلونو په کارولو سره احصایوي تحلیل او وړاندوینې ترسره کړئ؟
کاګل د معلوماتو ساینس او ماشین زده کړې مینه والو لپاره یو پراخه پیژندل شوی پلیټ فارم دی، چې د معلوماتو تحلیل، ماډل جوړولو او بصیرتونو شریکولو لپاره د همکارۍ چاپیریال چمتو کوي. دا د مختلفو فعالیتونو ملاتړ کوي، پشمول د مالي معلوماتو اپلوډ کول او تحلیل، دا د اقتصادي ماډلونو په کارولو سره د احصایوي تحلیل او وړاندوینې ترسره کولو لپاره یو غوره ځای جوړوي لکه
ایا د زړه د ناروغۍ د خطر وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړه د روغتیا پاملرنې سکتور کې د یوې پیاوړې وسیلې په توګه راڅرګنده شوې، په ځانګړې توګه د زړه د ناروغۍ (CHD) د خطر وړاندوینې په برخه کې. د زړه د زړه ناروغي، یو حالت چې د پلاک د جوړیدو له امله د زړه د شریانونو د تنګیدو لخوا مشخص کیږي، په ټوله نړۍ کې د ناروغۍ او مړینې یو مخکښ لامل پاتې دی. د ارزونې دودیز چلند
د ګوګل کلاوډ ماشین لرننګ د ورټیکس AI په نوم د بیا نومولو له امله اصلي بدلونونه کوم دي؟
د ګوګل کلاوډ د کلاوډ ماشین زده کړې انجن څخه ورټیکس AI ته لیږد د پلیټ فارم وړتیاو او کارونکي تجربې کې د پام وړ ارتقا استازیتوب کوي، چې موخه یې د ماشین زده کړې (ML) ژوند دوره ساده کول او د نورو ګوګل کلاوډ خدماتو سره ادغام ته وده ورکول دي. ورټیکس AI د یو ډیر متحد، له پای څخه تر پایه د ماشین زده کړې پلیټ فارم چمتو کولو لپاره ډیزاین شوی چې ټول پکې شامل دي.