لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې یو لوی ډیټاسیټ، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د ډیټا ټولګه ته اشاره کوي چې د اندازې او پیچلتیا پراخه وي. د لوی ډیټاسیټ اهمیت د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت او دقت ته وده ورکولو وړتیا کې دی. کله چې ډیټاسیټ لوی وي ، پدې کې شامل دي
طبیعي ګرافونه څه دي او ایا دوی د عصبي شبکې روزلو لپاره کارول کیدی شي؟
طبیعي ګرافونه د ریښتیني نړۍ ډیټا ګرافیکي نمایشونه دي چیرې چې نوډونه د ادارو استازیتوب کوي ، او څنډې د دې ادارو ترمینځ اړیکې څرګندوي. دا ګرافونه معمولا د پیچلو سیسټمونو ماډل کولو لپاره کارول کیږي لکه ټولنیز شبکې، د حوالې شبکې، بیولوژیکي شبکې، او نور. طبیعي ګرافونه په ډیټا کې موجود پیچلي نمونې او انحصارونه نیسي، دا د مختلف ماشینونو لپاره ارزښتناکه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
TensorFlow څه شی دی؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې په پراخه کچه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې کارول کیږي. دا د دې لپاره ډیزاین شوی چې څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکړي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په مؤثره توګه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. TensorFlow په ځانګړې توګه د دې انعطاف، توزیع کولو، او د کارولو اسانتیا لپاره پیژندل کیږي، دا د دواړو لپاره یو مشهور انتخاب جوړوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
یو څوک څنګه پوهیږي کله چې د نظارت شوي او غیر څارل شوي روزنې کارول کیږي؟
نظارت شوی او نه څارل شوی زده کړه د ماشین زده کړې دوه بنسټیز ډولونه دي چې د معلوماتو د نوعیت او په لاس کې د دندې اهدافو پراساس جلا اهدافو ته خدمت کوي. د دې پوهیدل چې کله د نظارت شوي روزنې په مقابل کې د غیر نظارت شوي روزنې کارول د ماشین زده کړې مؤثره ماډلونو ډیزاین کولو کې خورا مهم دي. د دغو دوو لارو تر منځ انتخاب پورې اړه لري
ولې سپارښتنه کیږي چې د دې ټیوټوریل لړۍ سره تعقیب لپاره د Python 3 اساسي پوهه ولرئ؟
د Python 3 په اړه د لومړني پوهه درلودل خورا سپارښتنه کیږي چې د ډیری دلایلو لپاره د Python سره د عملي ماشین زده کړې په اړه د دې ټیوټوریل لړۍ سره تعقیب کړئ. پایتون د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس په برخه کې یو له خورا مشهور پروګرامینګ ژبو څخه دی. دا په پراخه کچه د دې سادگي، لوستلو وړ او پراخه کتابتونونو لپاره کارول کیږي
ولې د ډیټا شکل ورکول د ډیټا ساینس پروسې کې مهم ګام دی کله چې د TensorFlow کاروئ؟
د ډیټا شکل ورکول د ډیټا ساینس پروسې کې یو اړین ګام دی کله چې TensorFlow کاروي. پدې پروسه کې د خام ډیټا بدلول په داسې شکل کې شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتم لپاره مناسب وي. د معلوماتو په چمتو کولو او شکل ورکولو سره، موږ کولی شو ډاډ ترلاسه کړو چې دا په منظم او منظم جوړښت کې دی، کوم چې د دقیق ماډل روزنې لپاره خورا مهم دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د ماشین زده کړې لپاره د ډیټاسیټ چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړه څنګه د نویو مثالونو په اړه وړاندوینې کوي؟
د ماشین زده کړې الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو د موجوده معلوماتو څخه زده شوي نمونو او اړیکو په کارولو سره په نوي مثالونو کې وړاندوینې وکړي. د کلاوډ کمپیوټري او په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لابراتوارونو په شرایطو کې ، دا پروسه د کلاوډ ML انجن سره د قوي ماشین زده کړې لخوا اسانه شوې. د دې پوهیدلو لپاره چې د ماشین زده کړه څنګه وړاندوینې کوي
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP لابراتوارونه, د کلاوډ ML انجن سره ماشین زده کړه, د ازموینې بیاکتنه
په بادل کې د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونو چلولو لپاره د دوامداره ډیسکونو کارولو ګټې څه دي؟
دوامداره ډیسکونه په کلاوډ کې د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونو چلولو لپاره ارزښتناکه سرچینه ده. دا ډیسکونه ډیری ګټې وړاندیز کوي چې د ډیټا ساینس پوهانو او ماشین زده کړې متخصصینو تولید او موثریت ته وده ورکوي. په دې ځواب کې، موږ به دا ګټې په تفصیل سره وڅیړو، د دوی د ډیډاکټیک ارزښت په اړه هراړخیز توضیحات وړاندې کوو.
د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونو لپاره د ګوګل کلاوډ ذخیره (GCS) کارولو ګټې څه دي؟
د ګوګل کلاوډ ذخیره (GCS) د ماشین زده کړې او ډیټا ساینس کاري بارونو لپاره ډیری ګټې وړاندې کوي. GCS د توزیع وړ او خورا شتون لرونکي شیانو ذخیره کولو خدمت دی چې د ډیټا لوی مقدار لپاره خوندي او دوامدار ذخیره چمتو کوي. دا د نورو ګوګل کلاوډ خدماتو سره په بې ساري ډول مدغم کولو لپاره ډیزاین شوی ، دا د مدیریت او تحلیل لپاره یو پیاوړی وسیله جوړوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د محصول ډیټا ساینس لپاره دوامداره ډیسک, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا ګټوره ده چې د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې کاري فلو په شرایطو کې د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب لوړ کړئ؟
د ژورې زده کړې VMs په کارولو سره د ډیر کمپیوټري ځواک سره کولاب ته وده ورکول کولی شي د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې کاري فلو ته ډیری ګټې راوړي. دا وده د ډیر اغیزمن او ګړندي محاسبې لپاره اجازه ورکوي ، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د لوی ډیټاسیټونو سره پیچلي ماډلونه وروزي او ځای په ځای کړي ، په نهایت کې د ښه فعالیت او تولید لامل کیږي. د لوړولو یو له لومړنیو ګټو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیرو حسابونو سره کولاب لوړول, د ازموینې بیاکتنه