ایا یو غیر څارل شوی ماډل روزنې ته اړتیا لري که څه هم دا لیبل شوي ډاټا نلري؟
د ماشین زده کړې کې یو غیر څارل شوی ماډل د روزنې لپاره لیبل شوي ډیټا ته اړتیا نلري ځکه چې دا هدف د مخکې ټاکل شوي لیبل پرته په ډیټا کې نمونې او اړیکې موندل دي. که څه هم په غیر څارل شوي زده کړه کې د لیبل شوي ډیټا کارول شامل ندي، ماډل لاهم اړتیا لري د روزنې پروسې څخه تیر شي ترڅو د معلوماتو اصلي جوړښت زده کړي.
د ماشین زده کړې کې د مین شفټ کلسترینګ ځینې غوښتنلیکونه څه دي؟
د مین شفټ کلسترینګ د ماشین زده کړې په برخه کې یو مشهور الګوریتم دی چې د غیر څارل شوي کلستر کولو کارونو لپاره کارول کیږي. دا په مختلفو ډومینونو کې مختلف غوښتنلیکونه لري، پشمول د کمپیوټر لید، د انځور پروسس کول، د معلوماتو تحلیل، او د نمونو پیژندنه. پدې ځواب کې، موږ به د ماشین زده کړې کې د معنی شفټ کلستر کولو ځینې کلیدي غوښتنلیکونه وپلټو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, معنی د بدلون پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د یوکلیډین فاصله څه ده او ولې دا د ماشین زده کړې کې مهم دی؟
د Euclidean فاصله په ریاضیاتو کې یو بنسټیز مفهوم دی او د ماشین زده کړې الګوریتمونو کې مهم رول لوبوي. دا د یوکلیډین ځای کې د دوه ټکو تر مینځ د مستقیم کرښې واټن اندازه ده. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، د Euclidean فاصله د ډیټا نقطو ترمنځ د ورته والي یا توپیر اندازه کولو لپاره کارول کیږي، کوم چې د دې لپاره اړین دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د یوکلیډین فاصله, د ازموینې بیاکتنه
TFX څنګه د تولید ML ګمارنې لپاره د ML انجینرۍ کې د ځمکني حقیقت او ډیټا بدلولو له امله رامینځته شوي ننګونې حل کوي؟
TFX (TensorFlow Extended) یو پیاوړی چوکاټ دی چې د تولید ML ځای پرځای کولو لپاره د ML انجینرۍ کې د ځمکني حقیقت او ډیټا بدلولو له امله رامینځته شوي ننګونې په ګوته کوي. دا د دې ننګونو په مؤثره توګه اداره کولو لپاره د وسیلو او غوره تمرینونو جامع سیټ چمتو کوي او په تولید کې د ML ماډلونو اسانه عملیات یقیني کوي. یو له مهمو ننګونو څخه