د ماشین زده کړې الګوریتمونه کولی شي د نوي ، نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې یا طبقه بندي زده کړي. د غیر لیبل شوي ډیټا وړاندوینې ماډلونو ډیزاین څه شی پکې شامل دي؟
د ماشین زده کړې کې د لیبل شوي ډیټا لپاره د وړاندوینې ماډلونو ډیزاین ډیری کلیدي مرحلې او ملاحظات پکې شامل دي. بې لیبل شوي ډیټا هغه معلوماتو ته اشاره کوي چې دمخه ټاکل شوي هدف لیبلونه یا کټګورۍ نلري. هدف د ماډلونو رامینځته کول دي چې کولی شي د موجوده څخه زده شوي نمونو او اړیکو پراساس نوي ، نه لیدل شوي ډاټا په سمه توګه وړاندوینه یا طبقه بندي کړي.
د ماشین زده کړه کې د ماډل تعریف څه شی دی؟
د ماشین زده کړې ماډل د ریاضیاتو نمایندګۍ یا الګوریتم ته اشاره کوي چې په ډیټاسیټ کې روزل شوي ترڅو وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. دا د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو بنسټیز مفهوم دی او په مختلفو غوښتنلیکونو کې مهم رول لوبوي، د انځور پیژندنې څخه د طبیعي ژبې پروسس کولو پورې. په
د K انتخاب څنګه د K نږدې ګاونډیو کې د طبقه بندي پایلې اغیزه کوي؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم کې د K انتخاب د طبقه بندي پایلو په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. K د نږدې ګاونډیو شمیر استازیتوب کوي چې د نوي ډیټا نقطې طبقه بندي کولو لپاره په پام کې نیول شوي. دا په مستقیم ډول د تعصب - توپیر تجارت بند، د پریکړې حد، او د KNN الګوریتم ټولیز فعالیت اغیزه کوي. کله چې د K ارزښت غوره کړئ،
په TFX کې د ارزونکي برخې هدف څه دی؟
په TFX کې د ارزونې برخه، کوم چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د ماشین زده کړې په ټولیز پایپ لاین کې مهم رول لوبوي. د دې هدف د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزول او د دوی اغیزمنتوب کې ارزښتناکه لید وړاندې کول دي. د ماډلونو لخوا د ځمکې ریښتیني لیبلونو سره د وړاندوینو پرتله کولو سره ، ارزونکی برخه فعالوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
کله چې د ML غوښتنلیک رامینځته کول د ML ځانګړي نظرونه څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې (ML) اپلیکیشن رامینځته کړئ ، د ML - ځانګړي ملاحظات شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي. دا ملاحظات د ML ماډل اغیزمنتوب، موثریت، او اعتبار ډاډمن کولو لپاره خورا مهم دي. په دې ځواب کې، موږ به د ځینو کلیدي ML-ځانګړو نظرونو په اړه بحث وکړو چې پراختیا کونکي باید په پام کې ونیسي کله چې
د ماشین زده کړې ماډل فعالیت اندازه کولو کې د ارزونې ډیټا رول څه دی؟
د ارزونې ډاټا د ماشین زده کړې ماډل فعالیت اندازه کولو کې مهم رول لوبوي. دا ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي چې ماډل څومره ښه فعالیت کوي او د ورکړل شوې ستونزې په حل کې د دې اغیزمنتوب ارزولو کې مرسته کوي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل وسیلو په شرایطو کې، د ارزونې ډاټا په توګه کار کوي
د ماډل انتخاب څنګه د ماشین زده کړې پروژې بریالیتوب کې مرسته کوي؟
د ماډل انتخاب د ماشین زده کړې پروژې یو مهم اړخ دی چې د دوی بریالیتوب کې د پام وړ مرسته کوي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل وسیلو په شرایطو کې، د موډل انتخاب اهمیت پوهیدل د دقیقو او باوري پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د ماډل انتخاب ته اشاره کوي
د ماشین زده کړې کاري فلو کې اوه مرحلې کوم دي؟
د ماشین زده کړې کاري فلو اوه لازمي مرحلې لري چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو ته لارښود کوي. دا ګامونه د موډلونو دقت، موثریت او اعتبار د یقیني کولو لپاره مهم دي. پدې ځواب کې ، موږ به د دې هر یو مرحلې په تفصیل سره وپلټو ، د ماشین زده کړې کاري فلو پراخه پوهه چمتو کوو. ګام
د ماشین زده کړې سره د کار کولو په پروسه کې مهم ګامونه کوم دي؟
د ماشین زده کړې سره کار کول یو لړ کلیدي مرحلې شاملې دي چې د ماشین زده کړې ماډلونو بریالۍ پراختیا او پلي کولو لپاره خورا مهم دي. دا مرحلې په پراخه کچه د معلوماتو راټولولو او دمخه پروسس کولو، د ماډل انتخاب او روزنه، د ماډل ارزونه او اعتبار، او د ماډل پلي کول او نظارت کې په پراخه کچه ویشل کیدی شي. هر ګام په دې کې مهم رول لوبوي
تاسو څنګه د خپل ماشین زده کړې دندې لپاره مناسب ماډل غوره کوئ؟
د ماشین زده کړې دندې لپاره د مناسب ماډل غوره کول د AI سیسټم په پراختیا کې یو مهم ګام دی. د ماډل انتخاب پروسه د مختلف فاکتورونو په پام کې نیولو سره د غوره فعالیت او دقت ډاډ ترلاسه کوي. په دې ځواب کې، موږ به د مناسب ماډل غوره کولو کې د شاملو ګامونو په اړه بحث وکړو، یو مفصل او هراړخیز چمتو کول