د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کوئ ، نو ډیری محدودیتونه شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د ماډلونو موثریت او اغیزمنتوب رامینځته کیږي. دا محدودیتونه د مختلفو اړخونو څخه رامینځته کیدی شي لکه کمپیوټري سرچینې، د حافظې محدودیتونه، د معلوماتو کیفیت، او د ماډل پیچلتیا. د لوی ډیټاسیټونو نصبولو یو له لومړني محدودیتونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
د ماشین زده کړه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې د خبرو اترو په مرسته کې مهم رول لوبوي. ډیالوژیکي مرستې د داسې سیسټمونو رامینځته کول شامل دي چې کولی شي د کاروونکو سره په خبرو اترو کې ښکیل شي، د دوی پوښتنو پوه شي، او اړونده ځوابونه چمتو کړي. دا ټیکنالوژي په پراخه کچه په چیټ بوټونو ، مجازی معاونینو ، د پیرودونکي خدماتو غوښتنلیکونو او نور ډیر څه کې کارول کیږي. د ګوګل کلاوډ ماشین په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
TensorFlow Playground یو متقابل ویب میشته وسیله ده چې د ګوګل لخوا رامینځته شوې چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د عصبي شبکو اساسات وپلټي او پوه شي. دا پلیټ فارم یو بصری انٹرفیس چمتو کوي چیرې چې کاروونکي کولی شي د مختلف عصبي شبکې جوړښتونو ، د فعالیت فعالیتونو او ډیټاسیټونو سره تجربه وکړي ترڅو د ماډل فعالیت باندې د دوی اغیز وګوري. د TensorFlow لوبې ډګر د دې لپاره ارزښتناکه سرچینه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې یو لوی ډیټاسیټ، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د ډیټا ټولګه ته اشاره کوي چې د اندازې او پیچلتیا پراخه وي. د لوی ډیټاسیټ اهمیت د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت او دقت ته وده ورکولو وړتیا کې دی. کله چې ډیټاسیټ لوی وي ، پدې کې شامل دي
د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
د ماشین زده کړې په ساحه کې، هایپرپرامیټرونه د الګوریتم فعالیت او چلند په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. Hyperparameters هغه پیرامیټونه دي چې د زده کړې پروسې له پیل څخه مخکې ټاکل کیږي. دوی د روزنې په جریان کې نه زده کیږي؛ پرځای یې، دوی پخپله د زده کړې پروسه کنټرولوي. برعکس، د ماډل پیرامیټونه د روزنې په جریان کې زده کیږي، لکه وزن
په ګوګل ویژن API کې د اعتراض پیژندنې لپاره ځینې مخکینۍ کټګورۍ کومې دي؟
د ګوګل ویژن API، د ګوګل کلاوډ د ماشین زده کړې وړتیاوو یوه برخه، د عکس پیژندنې پرمختللي فعالیت وړاندې کوي، په شمول د اعتراض پیژندنه. د څیز پیژندنې په شرایطو کې، API د مخکینیو تعریف شویو کټګوریو سیټ کاروي ترڅو په انځورونو کې توکي په سمه توګه وپیژني. دا مخکینۍ تعریف شوي کټګورۍ د API د ماشین زده کړې ماډلونو طبقه بندي کولو لپاره د حوالې ټکي په توګه کار کوي
د انسابل زده کړه څه ده؟
انسمبل زده کړه د ماشین زده کړې تخنیک دی چې د سیسټم عمومي فعالیت او وړاندوینې ځواک ته وده ورکولو لپاره د ډیری ماډلونو سره یوځای کول شامل دي. د انسبل زده کړې ترشا اساسی نظر دا دی چې د ډیری ماډلونو وړاندوینو په راټولولو سره، پایله لرونکی ماډل اکثرا کولی شي د هرډول انفرادي ماډلونو څخه ښه کار وکړي. ډیری بیلابیلې لارې شتون لري
څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې په ډګر کې، د مناسب الګوریتم انتخاب د هرې پروژې بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. کله چې ټاکل شوی الګوریتم د یوې ځانګړې دندې لپاره مناسب نه وي، دا کولی شي د فرعي غوره پایلو، د کمپیوټري لګښتونو زیاتوالي، او د سرچینو غیر موثر استعمال لامل شي. له همدې امله، دا اړینه ده چې ولري
څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه