د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې ماډلونه، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، د زده کړې پروسې غوره کولو او د وړاندوینو دقت ښه کولو لپاره د مختلف الګوریتمونو کارول شامل دي. یو ورته الګوریتم د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم دی. ګریډینټ بوسټینګ د زده کړې یو پیاوړی میتود دی چې ډیری ضعیف زده کونکي سره یوځای کوي، لکه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, AutoML ویژن - دویمه برخه
د ایجر حالت غیر فعال شوي سره د منظم ټینسر فلو پرځای د ایجر حالت کارولو زیانونه څه دي؟
په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د کوډ ډیبګ او پوهیدل اسانه کوي. په هرصورت، د Eager حالت غیر فعال شوي سره د منظم TensorFlow په پرتله د ایجر حالت کارولو ډیری زیانونه شتون لري. پدې ځواب کې، موږ به دا نیمګړتیاوې په تفصیل سره وڅیړو. یو له اصلي څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت
لومړی د کیرا ماډل کارولو ګټه څه ده او بیا یې د TensorFlow مستقیم کارولو پرځای د TensorFlow اټکل کونکي ته بدل کړئ؟
کله چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو خبره راځي ، دواړه Keras او TensorFlow مشهور چوکاټونه دي چې یو لړ فعالیت او وړتیاوې وړاندیز کوي. پداسې حال کې چې TensorFlow د ژورې زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې لپاره یو پیاوړی او انعطاف وړ کتابتون دی، Keras د لوړې کچې API چمتو کوي چې د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسه ساده کوي. په ځینو مواردو کې، دا
په BigQuery ML کې د ماډل په کارولو سره د وړاندوینې کولو لپاره کوم فعالیت کارول کیږي؟
هغه فنکشن چې په BigQuery ML کې د ماډل په کارولو سره د وړاندوینې کولو لپاره کارول کیږي د `ML.PREDICT` په نوم یادیږي. BigQuery ML یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم لخوا چمتو شوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د معیاري SQL په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته او ځای په ځای کړي. د `ML.PREDICT` فعالیت سره، کاروونکي کولی شي خپل روزل شوي ماډلونه په نوي ډیټا کې پلي کړي او وړاندوینې تولید کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, BigQuery ML - د معیاري SQL سره د ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه کولی شئ په BigQuery ML کې د ماډل روزنې احصایې وګورئ؟
په BigQuery ML کې د ماډل روزنې احصایې چیک کولو لپاره ، تاسو کولی شئ د پلیټ فارم لخوا چمتو شوي جوړ شوي افعال او لیدونه وکاروئ. BigQuery ML یو پیاوړی وسیله ده چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د معیاري SQL په کارولو سره د ماشین زده کړې دندې ترسره کړي، دا د معلوماتو شنونکو او ساینس پوهانو لپاره د لاسرسي وړ او کاروونکي دوستانه کوي. یوځل چې تاسو روزنه ترلاسه کړه a
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, BigQuery ML - د معیاري SQL سره د ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
په BigQuery ML کې د ماډل بیان جوړولو هدف څه دی؟
په BigQuery ML کې د CREATE MODEL بیان هدف د ګوګل کلاوډ BigQuery پلیټ فارم کې د معیاري SQL په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډل رامینځته کول دي. دا بیان کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د پیچلي کوډ کولو یا د بهرني وسیلو کارولو اړتیا پرته د ماشین زده کړې ماډلونه وروزي او پلي کړي. کله چې د CREATE MODEL بیان کارول، کاروونکي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, BigQuery ML - د معیاري SQL سره د ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه کولی شئ BigQuery ML ته لاسرسی ومومئ؟
BigQuery ML ته د لاسرسي لپاره ، تاسو اړتیا لرئ یو لړ مرحلې تعقیب کړئ چې پکې ستاسو د ګوګل کلاوډ پروژې تنظیم کول ، د اړین APIs وړ کول ، د BigQuery ډیټاسیټ رامینځته کول ، او په پای کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او ارزولو لپاره د SQL پوښتنو اجرا کول شامل دي. لومړی، تاسو اړتیا لرئ د ګوګل کلاوډ پروژه جوړه کړئ یا موجوده وکاروئ. دا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, BigQuery ML - د معیاري SQL سره د ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
د BigQuery ML لخوا ملاتړ شوي د ماشین زده کړې درې ډوله ماډلونه کوم دي؟
BigQuery ML یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ لخوا وړاندیز کیږي چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې په BigQuery کې د معیاري SQL په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. دا د BigQuery چاپیریال کې د ماشین زده کړې وړتیاو بې ساري ادغام چمتو کوي ، د ډیټا حرکت یا پیچلي ډیټا پری پروسس کولو اړتیا له مینځه وړي. کله چې د BigQuery ML سره کار کوئ، هلته شتون لري
Kubeflow څنګه د روزل شوي ماډلونو اسانه شریکولو او پلي کولو وړ کوي؟
کیوب فلو، د خلاصې سرچینې پلیټ فارم، د کانټینر شوي غوښتنلیکونو اداره کولو لپاره د کوبرنیټس ځواک په کارولو سره د روزل شوي ماډلونو بې سیمه شریکولو او پلي کولو کې اسانتیاوې برابروي. د کیوب فلو سره ، کارونکي کولی شي په اسانۍ سره د دوی د ماشین زده کړې (ML) ماډلونه ، د اړین انحصارونو سره په کانټینرونو کې بسته کړي. دا کانتینرونه بیا په مختلفو چاپیریالونو کې شریک او ځای پر ځای کیدی شي، دا اسانه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, Kubeflow - په Kubernetes کې د ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
په ګوګل Kubernetes Engine (GKE) کې د Kubeflow نصبولو ګټې څه دي؟
په ګوګل Kubernetes Engine (GKE) کې د Kubeflow نصب کول د ماشین زده کړې په برخه کې ډیری ګټې وړاندې کوي. کیوب فلو د خلاصې سرچینې پلیټ فارم دی چې د Kubernetes په سر کې جوړ شوی ، کوم چې د ماشین زده کړې کاري بارونو چلولو لپاره د توزیع وړ او وړ وړ چاپیریال چمتو کوي. GKE، له بلې خوا، د ګوګل کلاوډ لخوا اداره شوی Kubernetes خدمت دی چې ګمارل اسانه کوي