څوک یو ګراف جوړوي چې د ګراف منظم کولو تخنیک کې کارول کیږي، ګراف پکې شامل وي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټ استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي؟
د ګراف منظم کول د ماشین زده کړې کې یو بنسټیز تخنیک دی چې پکې د ګراف جوړول شامل دي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټونو استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي. د TensorFlow سره د Neural Structured Learning (NSL) په شرایطو کې، ګراف د دې تعریف کولو سره جوړ شوی چې څنګه د ډیټا پوائنټونه د دوی د ورته والي یا اړیکو پراساس وصل شوي. د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د عصبي جوړښت زده کړې چوکاټ عمومي کتنه
ایا ډیټاسیټونه د مختلفو توکمیزو ډلو لخوا راټول شوي، د بیلګې په توګه، په روغتیا پاملرنې کې، په ML کې په پام کې نیول شوي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه د روغتیا پاملرنې په شرایطو کې، د مختلفو توکمیزو ډلو لخوا راټول شوي ډیټاسیټونو په پام کې نیولو سره یو مهم اړخ دی چې د ماډلونو او الګوریتمونو په پراختیا کې عادلانه، دقت، او ټول شمولیت ډاډمن کړي. د ماشین زده کړې الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو نمونې زده کړي او د معلوماتو پراساس وړاندوینې وکړي چې دوی دي
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
د معلوماتو پروسس او بسته کولو وروسته ځانګړتیاوې او لیبل څنګه ښودل کیږي؟
وروسته له دې چې ډیټا پروسس شي او د TensorFlow لوړې کچې APIs په کارولو سره د ډیټا بارولو په شرایطو کې بسته بندي شي ، ځانګړتیاوې او لیبلونه په یو جوړښت شوي ب formatه کې ښودل شوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو کې مؤثره روزنه او تحلیل اسانه کوي. TensorFlow د ځانګړتیاوو او لیبلونو اداره کولو او استازیتوب کولو لپاره مختلف میکانیزمونه چمتو کوي، د انعطاف او کارولو اسانتیا ته اجازه ورکوي.
ولې دا اړینه ده چې د ټورینګ ماشینونو سره برنامه کولو پرمهال په ځانګړي فارمیټ کې د معلوماتو یا پوهې استازیتوب وکړئ؟
د کمپیوټري پیچلتیا تیوري په ساحه کې، په ځانګړې توګه د تورینګ ماشینونو پورې اړه لري، دا اړینه ده چې د ډیری بنسټیزو دلایلو له امله په یو ځانګړي بڼه کې ډاټا یا پوهه وړاندې کړي. د تورینګ ماشینونه د ریاضیاتو لنډیز ماډلونه دي چې د مخکینۍ ټاکل شوي مقرراتو له مخې په لامحدود ټیپ کې د سمبولونو په مینځلو سره د ستونزې حل کونکي په توګه کار کوي. دا
- خپور شوی د سایبرسنیت, EITC/IS/CCTF د کمپیوټري پیچلتیا تیوري اساسات, د تورو ماشینونه, د ستونزو حل کونکي په توګه د ماشینونو ټور کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې په بهیر کې لومړی ګام څه دی؟
د ماشین زده کړې په پروسه کې لومړی ګام د ستونزې تعریف او د اړینو معلوماتو راټولول دي. دا لومړنی ګام خورا مهم دی ځکه چې دا د ماشین زده کړې پایپ لاین لپاره بنسټ جوړوي. په لاس کې د ستونزې په واضح ډول تعریف کولو سره، موږ کولی شو د کارولو لپاره د ماشین زده کړې الګوریتم ډول وټاکو او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې, د ازموینې بیاکتنه