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
ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې ماډل روزلو پروسه د دې لپاره د ډیټا لوی مقدار ته افشا کول شامل دي ترڅو دا د دې وړ کړي چې نمونې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې د هرې سناریو لپاره په ښکاره ډول برنامه شي. د روزنې مرحلې په جریان کې، د ماشین زده کړې ماډل د یو لړ تکرارونو څخه تیریږي چیرې چې دا د کمولو لپاره خپل داخلي پیرامیټونه تنظیموي
د ماشین زده کړه څه ده؟
د ماشین زده کړه د مصنوعي ذهانت (AI) فرعي ساحه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په پراختیا تمرکز کوي چې کمپیوټر ته وړتیا ورکوي چې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. دا یو پیاوړی وسیله ده چې ماشینونو ته اجازه ورکوي چې په اتوماتيک ډول پیچلي ډاټا تحلیل او تشریح کړي، نمونې وپیژني، او باخبره پریکړې یا وړاندوینې وکړي.
د نظارت شوي، نه څارل شوي او پیاوړي کولو زده کړې طریقې ترمنځ توپیرونه څه دي؟
نظارت شوي، نه څارل شوي، او د پیاوړتیا زده کړه د ماشین زده کړې په برخه کې درې جلا طریقې دي. هره طریقه مختلف تخنیکونه او الګوریتمونه کاروي ترڅو مختلف ډوله ستونزې حل کړي او ځانګړي اهداف ترلاسه کړي. راځئ چې د دې تګلارو تر مینځ توپیرونه وپلټئ او د دوی ځانګړتیاو او غوښتنلیکونو جامع توضیحات وړاندې کړئ. تر څارنې لاندې زده کړې یو ډول دی
ML څه شی دی؟
د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) فرعي ساحه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په پراختیا تمرکز کوي چې کمپیوټر ته وړتیا ورکوي چې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. د ML الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو په ډیټا کې پیچلي نمونې او اړیکې تحلیل او تشریح کړي، او بیا دا پوهه د خبرتیا لپاره کاروي
په ML کې د ستونزې تعریف کولو لپاره عمومي الګوریتم څه دی؟
د ماشین زده کړې (ML) کې د ستونزې تعریف کول په داسې طریقه چې د ML تخنیکونو په کارولو سره حل کیدی شي په لاس کې د دندې رامینځته کولو لپاره یو سیسټمیک چلند شامل دی. دا پروسه خورا مهمه ده ځکه چې دا د ټول ML پایپ لاین بنسټ کېږدي، د معلوماتو راټولولو څخه د ماډل روزنې او ارزونې پورې. په دې ځواب کې، موږ به په ګوته کړو
د AI الګوریتمونو په روزنه کې د ماشین زده کړې ځینې ادبي سرچینې کومې دي؟
د ماشین زده کړه د AI الګوریتمونو د روزنې یو مهم اړخ دی، ځکه چې دا کمپیوټر ته اجازه ورکوي چې له تجربې څخه زده کړه وکړي او ښه کړي پرته له دې چې په واضح ډول پروګرام شي. د AI الګوریتمونو په روزنه کې د ماشین زده کړې هراړخیز پوهه ترلاسه کولو لپاره ، دا اړینه ده چې اړونده ادبي سرچینې وپلټئ. په دې ځواب کې به زه د ادبیاتو تفصیلي لیست وړاندې کړم
د هرې لوبې تکرار په جریان کې عمل څنګه غوره کیږي کله چې د عمل وړاندوینې لپاره عصبي شبکه کاروي؟
د هرې لوبې تکرار په جریان کې کله چې د عمل وړاندوینې لپاره د عصبي شبکه کاروئ ، عمل د عصبي شبکې محصول پراساس غوره کیږي. عصبي شبکه د لوبې اوسني حالت کې د ان پټ په توګه اخلي او د احتمالي کړنو په اړه احتمالي توزیع تولیدوي. بیا غوره شوی عمل د دې پر بنسټ غوره شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د ازمونې جال, د ازموینې بیاکتنه
د متقابل غوښتنلیکونو ځینې مثالونه کوم دي چې تاسو یې د TensorFlow.js سره رامینځته کولی شئ؟
TensorFlow.js یو پیاوړی جاواسکریپټ کتابتون دی چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه مستقیم په براوزر یا Node.js سرورونو کې جوړ او ځای په ځای کړي. د دې د APIs پراخه سیټ سره ، TensorFlow.js د متقابل غوښتنلیکونو پراخه لړۍ رامینځته کولو وړ کوي چې د مصنوعي استخباراتو (AI) وړتیاو څخه ګټه پورته کوي. په دې برخه کې، ډیری شتون لري