ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
په لوی ډیټاسیټونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو عام عمل دی. په هرصورت، دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې د ډیټاسیټ اندازه کولی شي د روزنې پروسې په جریان کې ننګونې او احتمالي خنډونه رامینځته کړي. راځئ چې په خپل سري ډول لوی ډیټاسیټونو او د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې احتمال په اړه بحث وکړو
- 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
د کلاوډ ډیټلاب لپاره چمتو شوي د ځان ګړندي لابراتوار هدف څه دی؟
د کلاوډ ډیټالاب لپاره چمتو شوی پخپله سرعت لرونکی لابراتوار د زده کونکو وړولو کې مهم هدف ترسره کوي ترڅو په لاس کې تجربه ترلاسه کړي او د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) په کارولو سره د لوی ډیټاسیټونو تحلیل کې مهارت رامینځته کړي. دا لابراتوار د هراړخیز او متقابل زده کړې چاپیریال چمتو کولو له لارې ډیډاکټیک ارزښت وړاندې کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې فعالیت او وړتیاوې وپلټي.
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP لابراتوارونه, د کلاوډ ډیټالاب سره د لوی ډیټاسیټونو تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
JAX څنګه د vmap فنکشن په کارولو سره په لوی ډیټاسیټونو کې د ژورو عصبي شبکو روزنه اداره کوي؟
JAX یو پیاوړی Python کتابتون دی چې په لوی ډیټاسیټونو کې د ژورو عصبي شبکو روزنې لپاره انعطاف وړ او مؤثر چوکاټ چمتو کوي. دا د ژورو عصبي شبکو روزنې پورې اړوند ننګونو اداره کولو لپاره مختلف ب featuresې او اصلاح وړاندیز کوي ، لکه د حافظې موثریت ، موازي ، او توزیع شوي کمپیوټري. یو له کلیدي وسیلو څخه JAX د لوی سمبالولو لپاره چمتو کوي
د کاګل کرنل څنګه لوی ډیټاسیټونه اداره کوي او د شبکې لیږد اړتیا له مینځه وړي؟
Kaggle Karnels، د ډیټا ساینس او ماشین زده کړې لپاره یو مشهور پلیټ فارم، د لوی ډیټاسیټونو اداره کولو او د شبکې لیږد اړتیا کمولو لپاره مختلف ځانګړتیاوې وړاندې کوي. دا د مؤثره ډیټا ذخیره کولو ، مطلوب محاسبې ، او سمارټ کیچنګ تخنیکونو ترکیب له لارې ترلاسه کیږي. په دې ځواب کې، موږ به هغه ځانګړي میکانیزمونه وڅیړو چې د کیګل کرنل لخوا ګمارل شوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, د کاګل ځنډونو معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
د لوی ډیټاسیټونو لیږدولو لپاره د ګوګل لیږد وسیله کله وړاندیز کیږي؟
د ګوګل د لیږد وسیله د مصنوعي استخباراتو (AI) او کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې د لوی ډیټاسیټونو لیږدولو لپاره وړاندیز کیږي کله چې د ډیټا اندازه ، پیچلتیا او امنیت پورې اړوند ننګونې شتون ولري. لوی ډیټاسیټونه د AI او ماشین زده کړې کارونو کې یوه عامه اړتیا ده ، ځکه چې دوی د لا دقیق او قوي لپاره اجازه ورکوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات, د ازموینې بیاکتنه