څنګه کولی شي په پیمانه د سرور بې وړاندوینو لپاره په ګوګل کلاوډ کې د AI ماډلونو رامینځته کول پیل کړي؟
په پیمانه د سرور پرته وړاندوینو لپاره د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په کارولو سره د مصنوعي استخباراتو (AI) ماډلونو رامینځته کولو سفر پیل کولو لپاره ، یو څوک باید یو داسې جوړ شوی چلند تعقیب کړي چې ډیری کلیدي مرحلې پکې شاملې وي. پدې مرحلو کې د ماشین زده کړې اساساتو پوهیدل ، د ګوګل کلاوډ AI خدماتو سره ځان پیژندل ، د پراختیا چاپیریال رامینځته کول ، چمتو کول او
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې ماډل څنګه رامینځته کړئ؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ماډل رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د جوړښت شوي کاري فلو تعقیب کړئ چې مختلف برخې پکې شامل وي. پدې برخو کې ستاسو د معلوماتو چمتو کول، ستاسو ماډل تعریف کول، او روزنه شامل دي. راځئ چې هر ګام په ډیر تفصیل سره وڅیړو. 1. د معلوماتو چمتو کول: د ماډل جوړولو دمخه، دا مهمه ده چې خپل چمتو کړئ
ولې ارزونه د روزنې لپاره 80٪ او د ارزونې لپاره 20٪ ده مګر برعکس نه؟
د روزنې لپاره 80٪ وزن او د ماشین زده کړې په شرایطو کې ارزونې لپاره 20٪ وزن تخصیص د ډیری فکتورونو پراساس یو ستراتیژیک پریکړه ده. د دې توزیع هدف د زده کړې پروسې د ښه کولو او د ماډل د فعالیت دقیق ارزونه ډاډمن کولو ترمنځ توازن ساتل دي. پدې ځواب کې، موږ به د دې دلیلونو په اړه بحث وکړو
- 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 TensorFlow.js ماډلونو سره په روزنه او وړاندوینه کې کوم ګامونه شامل دي؟
د TensorFlow.js ماډلونو سره روزنه او وړاندوینه کول څو مرحلې شاملې دي چې په براوزر کې د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو وړ کوي. پدې پروسه کې د معلوماتو چمتو کول، د ماډل جوړول، روزنه، او وړاندوینه شامله ده. په دې ځواب کې، موږ به د دې ګامونو هر یو په تفصیل سره وڅیړو، د پروسې هر اړخیز توضیحات چمتو کوي. 1. د معلوماتو چمتو کول: د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د ریل او ټیسټ سیټونو لپاره قاموسونه ډک کړو؟
د Python په کارولو سره د ماشین زده کړې کې د خپل K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو په شرایطو کې د ریل او ټیسټ سیټونو لپاره قاموسونو ډکولو لپاره ، موږ اړتیا لرو یو سیسټمیک چلند تعقیب کړو. پدې پروسه کې زموږ ډیټا په مناسب شکل کې بدلول شامل دي چې د KNN الګوریتم لخوا کارول کیدی شي. لومړی، راځئ چې پوه شو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
د ریګریشن وړاندوینې لپاره د ډیټاسیټ په پای کې د وړاندوینو اضافه کولو پروسه څه ده؟
د ریګریشن وړاندوینې لپاره د ډیټا سیټ په پای کې د وړاندوینو اضافه کولو پروسه څو مرحلې لري چې هدف یې د تاریخي معلوماتو پراساس دقیق وړاندوینې رامینځته کول دي. د ریګریشن وړاندوینه د ماشین زده کړې کې یو تخنیک دی چې موږ ته اجازه راکوي د خپلواک او انحصاري متغیرونو ترمینځ د اړیکو پراساس د دوامداره ارزښتونو وړاندوینه وکړو. په دې برخه کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار وړاندوینه کول او وړاندوینه کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې د ماشین زده کړې موډلونو د اغیزمنې روزنې لپاره د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول مهم دي؟
د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول د ماشین زده کړې ماډلونو د اغیزمنې روزنې لپاره خورا مهم دي. یو ښه چمتو شوی ډیټاسیټ ډاډ ورکوي چې ماډل کولی شي په مؤثره توګه زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. پدې پروسه کې ډیری کلیدي مرحلې شاملې دي، پشمول د معلوماتو راټولول، د معلوماتو پاکول، د معلوماتو دمخه پروسس کول، او د معلوماتو زیاتوالی. لومړی، د معلوماتو راټولول خورا مهم دي ځکه چې دا بنسټ چمتو کوي
د اسنادو طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې ماډل په جوړولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د اسنادو د طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې (NSL) ماډل جوړول څو مرحلې لري، چې هر یو یې د قوي او دقیق ماډل په جوړولو کې مهم دی. په دې وضاحت کې، موږ به د دې ډول ماډل جوړولو مفصل پروسې ته پام وکړو، د هر ګام هر اړخیز پوهاوی چمتو کوي. 1 ګام: د معلوماتو چمتو کول لومړی ګام دی راټولول او
څنګه کاروونکي کولی شي خپل د روزنې ډیټا په AutoML جدولونو کې وارد کړي؟
د آټو ایم ایل جدولونو کې د روزنې ډیټا واردولو لپاره ، کارونکي کولی شي یو لړ مرحلې تعقیب کړي چې پکې د ډیټا چمتو کول ، د ډیټا سیټ رامینځته کول او د آټو ایم ایل میزونو خدمت ته ډیټا اپلوډ کول شامل دي. د آټو ایم ایل میزونه د ماشین زده کړې خدمت دی چې د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوی چې کاروونکو ته دا وړتیا ورکوي چې پرته د دودیز ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د AutoML میزونه, د ازموینې بیاکتنه
د پانډاس کتابتون په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره زموږ د معلوماتو چمتو کولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د معلوماتو چمتو کول د ماډل روزنې په بریالیتوب کې مهم رول لوبوي. کله چې د پانډاس کتابتون کاروئ، د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د معلوماتو چمتو کولو کې ډیری مرحلې شتون لري. پدې مرحلو کې د ډیټا بار کول ، د معلوماتو پاکول ، د معلوماتو بدلون ، او د معلوماتو ویش شامل دي. په لومړي ګام کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, AutoML ویژن - دویمه برخه, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2