عصبي شبکه څه ده؟
عصبي شبکه یو کمپیوټري ماډل دی چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي. دا د مصنوعي استخباراتو یوه اساسي برخه ده، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې په برخه کې. عصبي شبکې په ډیټا کې پیچلې نمونې او اړیکې پروسس او تشریح کولو لپاره ډیزاین شوي ، دوی ته اجازه ورکوي وړاندوینې وکړي ، نمونې وپیژني او حل کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
ایا هغه ځانګړتیاوې چې د معلوماتو استازیتوب کوي باید په عددي بڼه وي او د فیچر کالمونو کې تنظیم شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره د لوی ډیټا په شرایطو کې، د معلوماتو استازیتوب د زده کړې پروسې بریالیتوب کې مهم رول لوبوي. ځانګړتیاوې، کوم چې د انفرادي اندازه کولو وړ ملکیتونه یا د ارقامو ځانګړتیاوې دي، معمولا د فیچر کالمونو کې تنظیم شوي. پداسې حال کې چې دا دی
په ماشین زده کړه کې د زده کړې کچه څومره ده؟
د زده کړې کچه د ماشین زده کړې په شرایطو کې یو مهم ماډل ټونینګ پیرامیټر دی. دا د هر روزنیز مرحلې تکرار کې د ګام اندازه ټاکي، د مخکینۍ روزنې مرحلې څخه ترلاسه شوي معلوماتو پراساس. د زده کړې نرخ تنظیم کولو سره ، موږ کولی شو هغه نرخ کنټرول کړو چې ماډل د روزنې ډیټا څخه زده کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
ایا د روزنې او ارزونې ترمنځ معمولا وړاندیز شوي معلومات ویشل کیږي چې د 80٪ څخه تر 20٪ پورې ورته وي؟
د ماشین زده کړې موډلونو کې د روزنې او ارزونې تر مینځ معمول ویش نه دی ثابت شوی او د مختلفو فکتورونو پورې اړه لري توپیر کولی شي. په هرصورت، دا عموما سپارښتنه کیږي چې د روزنې لپاره د معلوماتو د پام وړ برخه تخصیص کړي، معمولا شاوخوا 70-80٪، او پاتې برخه د ارزونې لپاره خوندي کړي، چې شاوخوا 20-30٪ وي. دا ویش دا یقیني کوي
په هایبرډ ترتیب کې د ML ماډلونو چلولو په اړه څنګه ، د موجوده ماډلونو سره په محلي ډول چلول د پایلو سره بادل ته لیږل کیږي؟
په هایبرډ ترتیب کې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونه چلول، چیرې چې موجوده ماډلونه په محلي توګه اجرا کیږي او د دوی پایلې بادل ته لیږل کیږي، کولی شي د انعطاف، توزیع کولو، او لګښت اغیزمنتوب له مخې ډیری ګټې وړاندې کړي. دا طریقه د محلي او کلاوډ میشته کمپیوټري سرچینو ځواک څخه ګټه پورته کوي، سازمانونو ته اجازه ورکوي چې خپل موجود زیربناوې د کارولو پرمهال وکاروي.
د Kaggle Kernels کوم ډول کاروونکي لري؟
Kaggle Karnels یو آنلاین پلیټ فارم دی چې د کاروونکو پراخه لړۍ پوره کوي چې د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې مختلف اړخونو کې علاقه لري. د کاګل کرنل د کارونکي اساس متنوع دی او په ساحه کې دواړه پیل کونکي او متخصصین پکې شامل دي. دا پلیټ فارم د همکارۍ چاپیریال په توګه کار کوي چیرې چې کاروونکي کولی شي شریک کړي، سپړنه وکړي، او جوړ کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, د کاګل ځنډونو معرفي کول
د ویشل شوي روزنې زیانونه څه دي؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې ویشل شوي روزنې په وروستیو کلونو کې د ډیری کمپیوټري سرچینو په کارولو سره د روزنې پروسې ګړندۍ کولو وړتیا له امله د پام وړ پاملرنه ترلاسه کړې. په هرصورت، دا مهمه ده چې دا ومنو چې د ویشل شوي روزنې سره تړلې ډیری زیانونه هم شتون لري. راځئ چې دا نیمګړتیاوې په تفصیل سره وپلټو، یو جامع چمتو کول
د NLG زیانونه څه دي؟
د طبیعي ژبې تولید (NLG) د مصنوعي استخباراتو (AI) فرعي ساحه ده چې د جوړښت شوي معلوماتو پراساس د انسان په څیر متن یا وینا رامینځته کولو تمرکز کوي. پداسې حال کې چې NLG د پام وړ پاملرنه ترلاسه کړې او په بریالیتوب سره په مختلفو ډومینونو کې پلي شوي، دا مهمه ده چې دا ومنو چې د دې ټیکنالوژۍ سره تړلې ډیری زیانونه شتون لري. راځئ چې ځینې یې وپلټئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, د طبیعي ژبې نسل
د AI ماډل ته لوی ډیټا څنګه پورته کول؟
د AI ماډل ته د لوی ډیټا پورته کول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې پروسې کې یو مهم ګام دی. پدې کې د دقیقو او معتبر پایلو ډاډ ترلاسه کولو لپاره په مؤثره او مؤثره توګه د ډیټا لوی مقدار اداره کول شامل دي. موږ به مختلف مرحلې او تخنیکونه وپلټو چې د AI ماډل ته د لوی ډیټا بارولو کې ښکیل دي ، په ځانګړي توګه د ګوګل په کارولو سره
د ماډل خدمت کول څه معنی لري؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په شرایطو کې د ماډل خدمت کول د تولید چاپیریال کې د وړاندوینې کولو یا نورو دندو ترسره کولو لپاره د روزل شوي ماډل چمتو کولو پروسې ته اشاره کوي. پدې کې سرور یا کلاوډ زیربنا ته د ماډل ځای په ځای کول شامل دي چیرې چې دا کولی شي د ان پټ ډیټا ترلاسه کړي ، پروسس کړي ، او مطلوب محصول تولید کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات