ایا دا سمه ده چې که ډیټاسیټ لوی وي یو لږ ارزونې ته اړتیا لري ، پدې معنی چې د ارزونې لپاره کارول شوي ډیټاسیټ برخه د ډیټاسیټ اندازې زیاتوالي سره کم کیدی شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د ډیټاسیټ اندازه د ارزونې په پروسه کې مهم رول لوبوي. د ډاټا د اندازې او ارزونې اړتیاو ترمنځ اړیکه پیچلې ده او په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري. په هرصورت، دا په عموم ډول ریښتیا ده چې څنګه د ډیټاسیټ اندازه زیاتیږي، د ډیټاسیټ برخه د ارزونې لپاره کارول کیدی شي.
ایا یو څوک کولی شي په اسانۍ سره د ژور عصبي شبکې (DNN) پټ دلیل په توګه چمتو شوي سرې بدلولو سره په انفرادي پرتونو کې د پرتونو او نوډونو شمیر (زیاتولو او لرې کولو) کنټرول کړي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه ژورې عصبي شبکې (DNNs)، په هر پرت کې د پرتونو او نوډونو شمیر کنټرول کولو وړتیا د ماډل جوړښت دودیز کولو بنسټیز اړخ دی. کله چې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې د DNNs سره کار کوئ ، د پټ دلیل په توګه چمتو شوي صف یو مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
کوم ML الګوریتم د ډیټا سند پرتله کولو لپاره د ماډل روزنې لپاره مناسب دی؟
یو الګوریتم چې د ډیټا سند پرتله کولو لپاره د ماډل روزنې لپاره مناسب دی د کوزین ورته والی الګوریتم دی. د کوزین ورته والی د یو داخلي محصول ځای د دوه غیر صفر ویکتورونو تر مینځ د ورته والي اندازه ده چې د دوی تر مینځ د زاویې کوزین اندازه کوي. د سند پرتله کولو په شرایطو کې، دا د ټاکلو لپاره کارول کیږي
- 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
د Tensorflow 1 او Tensorflow 2 نسخو ترمنځ د Iris ډیټاسیټ بارولو او روزنې کې اصلي توپیرونه کوم دي؟
اصلي کوډ چې د ایرس ډیټاسیټ بارولو او روزلو لپاره چمتو شوی د TensorFlow 1 لپاره ډیزاین شوی او ممکن د TensorFlow 2 سره کار ونکړي. دا توپیر د TensorFlow په دې نوې نسخه کې د معرفي شوي ځینې بدلونونو او تازه معلوماتو له امله رامینځته کیږي، کوم چې به په راتلونکي کې په تفصیل سره پوښل شي. هغه موضوعات چې په مستقیم ډول د TensorFlow سره تړاو لري
څنګه په Python کې Jupyter کې د TensorFlow ډیټاسیټونه بار کړئ او د اټکل کونکو ښودلو لپاره یې وکاروئ؟
د TensorFlow ډیټاسیټس (TFDS) د ډیټاسیټونو ټولګه ده چې د TensorFlow سره کارولو لپاره چمتو دي، د ماشین زده کړې دندو لپاره مختلف ډیټاسیټونو ته د لاسرسي او سمبالولو لپاره اسانه لار چمتو کوي. له بلې خوا اټکل کونکي د لوړې کچې TensorFlow APIs دي چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو پروسه ساده کوي. د Python په کارولو سره په Jupyter کې د TensorFlow ډیټاسیټونو پورته کولو او ښودلو لپاره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
د TensorFlow او TensorBoard ترمنځ توپیرونه څه دي؟
TensorFlow او TensorBoard دواړه وسیلې دي چې په پراخه کچه د ماشین زده کړې په برخه کې کارول کیږي ، په ځانګړي توګه د ماډل پراختیا او لید لپاره. پداسې حال کې چې دوی تړاو لري او ډیری وختونه یوځای کارول کیږي، د دواړو ترمنځ توپیرونه شتون لري. TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسیلو پراخه سیټ چمتو کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د موډل لید لپاره TensorBoard
څنګه وپیژندل شي چې دا ماډل ډیر مناسب دی؟
د دې پیژندلو لپاره چې یو ماډل ډیر فټ شوی وي ، یو څوک باید د ډیر فټینګ مفهوم او د ماشین زده کړې کې د هغې اغیزې درک کړي. ډیر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې په استثنایی ډول ښه فعالیت کوي مګر نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. دا پدیده د ماډل وړاندوینې وړتیا ته زیان رسوي او کولی شي د ضعیف فعالیت لامل شي
د روزنې د زده کړې الګوریتم اندازه کولو وړتیا څه ده؟
د روزنې زده کړې الګوریتمونو اندازه کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم اړخ دی. دا د ماشین زده کړې سیسټم وړتیا ته اشاره کوي چې په مؤثره توګه د ډیټا لوی مقدار اداره کړي او د ډیټا سیټ اندازه وده کولو سره د هغې فعالیت ډیر کړي. دا په ځانګړې توګه مهم دی کله چې د پیچلو ماډلونو او لوی ډیټاسیټونو سره معامله وکړئ، لکه څنګه چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم څنګه رامینځته کړئ؟
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم رامینځته کولو پروسه څو مرحلې او ملاحظات لري. د دې هدف لپاره د الګوریتم رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د نه لیدو معلوماتو طبیعت پوه شي او دا څنګه د ماشین زده کړې کارونو کې کارول کیدی شي. راځئ چې پر بنسټ د زده کړې الګوریتم جوړولو لپاره د الګوریتمیک طریقه تشریح کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
د الګوریتمونو رامینځته کول څه معنی لري چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، وړاندوینه کوي او پریکړې کوي؟
د الګوریتمونو رامینځته کول چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، د پایلو وړاندوینه کوي او پریکړې کوي د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ماشین زده کړې اصلي برخه ده. پدې پروسه کې د ډیټا په کارولو سره د ماډلونو روزنه شامله ده او دوی ته اجازه ورکوي چې نمونې عمومي کړي او د نوي ، نه لیدل شوي ډیټا په اړه دقیق وړاندوینې یا پریکړې وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین په شرایطو کې