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
څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې په ډګر کې، د مناسب الګوریتم انتخاب د هرې پروژې بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. کله چې ټاکل شوی الګوریتم د یوې ځانګړې دندې لپاره مناسب نه وي، دا کولی شي د فرعي غوره پایلو، د کمپیوټري لګښتونو زیاتوالي، او د سرچینو غیر موثر استعمال لامل شي. له همدې امله، دا اړینه ده چې ولري
د پانډاس ماډل په کارولو سره په جدول کې د نښه شوي معلوماتو ذخیره کولو ګټې څه دي؟
د پانډاس ماډل په کارولو سره په جدول کې د نښه شوي معلوماتو ذخیره کول د پرمختللي عکس پوهیدو په برخه کې ډیری ګټې وړاندې کوي ، په ځانګړي توګه د ګوګل ویژن API سره د ساحې د نښه کولو په شرایطو کې. دا طریقه د مؤثره معلوماتو لاسوهنې، تحلیل، او لید ته اجازه ورکوي، د ټول کاري جریان وده او د ارزښتناکو بصیرتونو استخراج اسانه کوي.
د متن استخراج لپاره د ګوګل ویژن API کارولو ځینې احتمالي غوښتنلیکونه کوم دي؟
د ګوګل ویژن API یو پیاوړی وسیله ده چې د انځورونو څخه متن د پوهیدو او استخراج لپاره مصنوعي استخبارات کاروي. د دې پرمختللي متن پیژندنې وړتیاو سره ، API په مختلف ډومینونو او صنعتونو کې پلي کیدی شي ، د احتمالي غوښتنلیکونو پراخه لړۍ وړاندیز کوي. د متن استخراج لپاره د ګوګل ویژن API کارولو یو احتمالي غوښتنلیک دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, په لیدو معلوماتو کې د متن درک کول, د عکس څخه متن موندل او استخراج کول, د ازموینې بیاکتنه
څنګه کولی شو د پانډاس کتابتون په کارولو سره استخراج شوي متن د لوستلو وړ کړو؟
د ګوګل ویژن API د متن کشف او له عکسونو څخه استخراج په شرایطو کې د پانډاس کتابتون په کارولو سره د استخراج شوي متن لوستلو وړتیا لوړولو لپاره ، موږ کولی شو مختلف تخنیکونه او میتودونه وکاروو. د پانډاس کتابتون د ډیټا مینځلو او تحلیل لپاره قوي وسیلې چمتو کوي ، کوم چې د استخراج شوي متن دمخه پروسس او فارمیټ کولو لپاره کارول کیدی شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, په لیدو معلوماتو کې د متن درک کول, د عکس څخه متن موندل او استخراج کول, د ازموینې بیاکتنه
د Dataflow او BigQuery ترمنځ توپیر څه دی؟
Dataflow او BigQuery دواړه پیاوړي وسیلې دي چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا د ډیټا تحلیل لپاره وړاندیز شوي ، مګر دوی مختلف اهداف لري او بیلابیل ځانګړتیاوې لري. د دې خدماتو ترمینځ د توپیرونو پوهیدل د سازمانونو لپاره خورا مهم دي ترڅو د دوی تحلیلي اړتیاو لپاره سم وسیله غوره کړي. ډیټا فلو یو اداره شوی خدمت دی چې د GCP لخوا د موازي اجرا کولو لپاره چمتو شوی
ایا دا ممکنه ده چې د ML کارولو لپاره د بل ML حل څخه ډیټا کې تعصب ځای په ځای کړئ؟
د بل ML حل څخه ډیټا کې د تعصب موندلو لپاره د ماشین زده کړې (ML) کارول واقعیا ممکن دي. ML الګوریتمونه د نمونو زده کولو لپاره ډیزاین شوي او د هغه نمونو پراساس وړاندوینې کوي چې دوی په ډیټا کې موندلي. په هرصورت، دا الګوریتمونه هم کولی شي په ناڅاپي توګه د روزنې ډاټا کې موجود تعصبونه زده کړي او دوام ورکړي. له همدې امله، دا مهمه ده
ایا دا ویل کیدی شي چې د ماشین زده کړه یوازې د الګوریتمونو په اړه اندیښنه لري چې یوازې یوازې ډاټا اداره کوي؟ نو دا معلومات نه اداره کوي، کوم چې د معلوماتو څخه رامینځته کیږي او هغه پوهه نه اداره کوي چې د معلوماتو څخه رامینځته کیږي؟
د ماشین زده کړه د مصنوعي استخباراتو یوه فرعي ساحه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په جوړولو تمرکز کوي چې کمپیوټر ته دا توان ورکوي چې زده کړي او د معلوماتو پراساس وړاندوینې یا پریکړې وکړي. پداسې حال کې چې دا سمه ده چې د ماشین زده کړه په ابتدايي توګه د معلوماتو سره معامله کوي، دا ناسمه ده چې دا ووایاست چې دا په هیڅ ډول معلومات نه اداره کوي یا
په کاګل کرنل کې د معلوماتو په مؤثره توګه اداره کولو او تحلیل کولو لپاره اړین کڅوړې څنګه نصب کیدی شي؟
د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره د 3D کنولوشنال عصبي شبکې هدف لپاره په کاګل کرنل کې د معلوماتو مؤثره اداره کولو او تحلیل کولو لپاره ، دا اړینه ده چې ځانګړي کڅوړې نصب کړئ. دا کڅوړې د معلوماتو لوستلو ، پری پروسس کولو ، او تحلیل لپاره اړین وسیلې او فعالیت چمتو کوي. پدې ځواب کې، موږ به اړین بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, د فایلونو لوستل, د ازموینې بیاکتنه
د k-means کلستر کولو هدف څه دی او دا څنګه ترلاسه کیږي؟
د K - معنی کلستر کولو هدف دا دی چې ورکړل شوي ډیټا سیټ په k مختلف کلسترونو ویشل شي ترڅو د معلوماتو دننه اصلي نمونې یا ګروپونه وپیژني. دا غیر څارل شوي زده کړې الګوریتم هر ډیټا نقطه کلستر ته د نږدې معنی ارزښت سره ګماري، له همدې امله نوم "k-means." د الګوریتم موخه دا ده چې د کلستر دننه توپیر کم کړي، یا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, دودیز K معنی لري, د ازموینې بیاکتنه