لیبل شوی ډاټا څه شی دی؟
لیبل شوی ډاټا، د مصنوعي استخباراتو (AI) په شرایطو کې او په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په ډومین کې، هغه ډیټا سیټ ته اشاره کوي چې د ځانګړو لیبلونو یا کټګوریو سره تشریح شوي یا په نښه شوي. دا لیبلونه د ماشین زده کړې الګوریتمونو روزنې لپاره د ځمکني حقیقت یا حوالې په توګه کار کوي. د دوی سره د ډیټا پوائنټونو په شریکولو سره
آیا د وړاندوینې پرځای د ماډل روزنې یوه برخه ده؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، بیان "انفرانس د وړاندوینې پرځای د ماډل روزنې یوه برخه ده" په بشپړه توګه سمه نده. اټکل او وړاندوینه د ماشین زده کړې پایپ لاین کې جلا مرحلې دي ، هر یو مختلف هدف ته خدمت کوي او په مختلف نقطو کې پیښیږي.
ایا د "gcloud ml-engine دندې روزنه وړاندې کوي" د روزنې دندې سپارلو لپاره سم کمانډ دی؟
کمانډ "gcloud ml-engine jobs submit training" په حقیقت کې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د روزنې دندې سپارلو لپاره سم کمانډ دی. دا کمانډ د ګوګل کلاوډ SDK (د سافټویر پراختیا کټ) برخه ده او په ځانګړي ډول د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوي ماشین زده کړې خدماتو سره تعامل لپاره ډیزاین شوې. کله چې د دې قوماندې اجرا کول، تاسو اړتیا لرئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
ایا د ماشین زده کړې پلیټ فارمونه د کارولو لپاره وړیا دي؟
د ماشین زده کړې پلیټ فارمونه د دوی د نرخ ماډلونو له مخې توپیر کولی شي. پداسې حال کې چې د ماشین زده کړې ځینې پلیټ فارمونه ځینې ځانګړتیاو یا محدود کارونې ته وړیا لاسرسي وړاندیز کوي ، نور ممکن خپلو خدماتو ته د بشپړ لاسرسي لپاره تادیاتو ته اړتیا ولري. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په حالت کې ، د ځانګړي پورې اړه لري ، وړیا او تادیه شوي دواړه اختیارونه شتون لري
په دوامداره ډیسک کې د بلاک اندازې انتخاب څنګه د مختلف کارولو قضیو لپاره د دې فعالیت اغیزه کوي؟
په دوامداره ډیسک کې د بلاک اندازې انتخاب کولی شي د مصنوعي استخباراتو (AI) په ساحه کې د مختلف کارولو قضیو لپاره د دې فعالیت د پام وړ اغیزه وکړي کله چې د تولیدي ډیټا ساینس لپاره د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې (ML) او ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کاروي. د بلاک اندازه د ثابت اندازې برخې ته اشاره کوي په کوم کې چې ډاټا ذخیره کیږي
- 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
د روزل شوي ماډل د ښه کولو هدف څه دی؟
د روزل شوي ماډل ښه تنظیم کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم ګام دی، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې. دا د یو ځانګړي کار یا ډیټاسیټ سره د دمخه روزل شوي ماډل تطبیق کولو هدف ته خدمت کوي ، پدې توګه د دې فعالیت وده کوي او دا د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو لپاره خورا مناسب کوي. پدې پروسه کې تنظیم کول شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل اوزار, د ګوګل ماشین زده کړې کتنه, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د TensorFlow د اټکل کونکي چوکاټ په کارولو سره یو خطي طبقه بندي جوړوو؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د TensorFlow د اټکل کونکي چوکاټ په کارولو سره د خطي طبقه بندي رامینځته کولو لپاره ، تاسو کولی شئ یو ګام په ګام پروسه تعقیب کړئ چې پکې د معلوماتو چمتو کول ، د ماډل تعریف ، روزنه ، ارزونه او وړاندوینه شامله ده. دا هراړخیز توضیحات به تاسو ته د دې هرې مرحلې له لارې لارښوونه وکړي ، د حقیقي پوهې پراساس یو ډیډاتیک ارزښت چمتو کوي. 1. د معلوماتو چمتو کول: د جوړولو څخه مخکې a
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په فیشن کې د ماشین زده کړې کارونې قضیه, د ازموینې بیاکتنه
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن وړاندوینې خدمت کارولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن د وړاندوینې خدمت کارولو پروسه کې ډیری مرحلې شاملې دي چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي ترڅو په پیمانه وړاندوینې کولو لپاره د ماشین زده کړې ماډلونه ځای په ځای کړي او وکاروي. دا خدمت، چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم برخه ده، په روزل شوي ماډلونو کې د وړاندوینې چلولو لپاره بې سرور حل وړاندې کوي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې تمرکز وکړي.