د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کوئ ، نو ډیری محدودیتونه شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د ماډلونو موثریت او اغیزمنتوب رامینځته کیږي. دا محدودیتونه د مختلفو اړخونو څخه رامینځته کیدی شي لکه کمپیوټري سرچینې، د حافظې محدودیتونه، د معلوماتو کیفیت، او د ماډل پیچلتیا. د لوی ډیټاسیټونو نصبولو یو له لومړني محدودیتونو څخه
- 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 TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
TensorFlow Playground یو متقابل ویب میشته وسیله ده چې د ګوګل لخوا رامینځته شوې چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د عصبي شبکو اساسات وپلټي او پوه شي. دا پلیټ فارم یو بصری انٹرفیس چمتو کوي چیرې چې کاروونکي کولی شي د مختلف عصبي شبکې جوړښتونو ، د فعالیت فعالیتونو او ډیټاسیټونو سره تجربه وکړي ترڅو د ماډل فعالیت باندې د دوی اغیز وګوري. د TensorFlow لوبې ډګر د دې لپاره ارزښتناکه سرچینه ده
- 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
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
د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
د ماشین زده کړې په ساحه کې، هایپرپرامیټرونه د الګوریتم فعالیت او چلند په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. Hyperparameters هغه پیرامیټونه دي چې د زده کړې پروسې له پیل څخه مخکې ټاکل کیږي. دوی د روزنې په جریان کې نه زده کیږي؛ پرځای یې، دوی پخپله د زده کړې پروسه کنټرولوي. برعکس، د ماډل پیرامیټونه د روزنې په جریان کې زده کیږي، لکه وزن
په ګوګل ویژن API کې د اعتراض پیژندنې لپاره ځینې مخکینۍ کټګورۍ کومې دي؟
د ګوګل ویژن API، د ګوګل کلاوډ د ماشین زده کړې وړتیاوو یوه برخه، د عکس پیژندنې پرمختللي فعالیت وړاندې کوي، په شمول د اعتراض پیژندنه. د څیز پیژندنې په شرایطو کې، API د مخکینیو تعریف شویو کټګوریو سیټ کاروي ترڅو په انځورونو کې توکي په سمه توګه وپیژني. دا مخکینۍ تعریف شوي کټګورۍ د API د ماشین زده کړې ماډلونو طبقه بندي کولو لپاره د حوالې ټکي په توګه کار کوي
د انسابل زده کړه څه ده؟
انسمبل زده کړه د ماشین زده کړې تخنیک دی چې د سیسټم عمومي فعالیت او وړاندوینې ځواک ته وده ورکولو لپاره د ډیری ماډلونو سره یوځای کول شامل دي. د انسبل زده کړې ترشا اساسی نظر دا دی چې د ډیری ماډلونو وړاندوینو په راټولولو سره، پایله لرونکی ماډل اکثرا کولی شي د هرډول انفرادي ماډلونو څخه ښه کار وکړي. ډیری بیلابیلې لارې شتون لري
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
ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې دندې د کمپیوټري زده کړې موډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د کمپیوټرونو ترسره کولو ته اجازه ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول
د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې ماډل کې د وختونو شمیر او د وړاندوینې دقت ترمینځ اړیکه یو مهم اړخ دی چې د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا باندې د پام وړ اغیزه کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې یو بشپړ پاس ته اشاره کوي. پدې پوهیدل چې څنګه د وختونو شمیر د وړاندوینې دقت اغیزه کوي اړینه ده
ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API په حقیقت کې د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د پرمختللي روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو کې مهم رول لوبوي. NSL د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګراف جوړښت شوي ډیټا د روزنې پروسې کې مدغم کوي ، د فیچر ډیټا او ګراف ډیټا دواړه په کارولو سره د ماډل فعالیت ته وده ورکوي. په کارولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه