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
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 کلاوډ ایس کیو ایل او کلاوډ سپنر ترمینځ څه توپیر دی؟
کلاوډ ایس کیو ایل او کلاوډ سپنر دوه مشهور ډیټابیس خدمتونه دي چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا وړاندیز شوي چې د مختلف کارولو قضیې پوره کوي او ځانګړي ځانګړتیاوې لري. کلاوډ ایس کیو ایل یو بشپړ اداره شوی اړونده ډیټابیس خدمت دی چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په کلاوډ کې MySQL، PostgreSQL، او SQL Server ډیټابیسونه پرمخ بوځي. دا یو پیژندل شوی SQL انٹرفیس وړاندې کوي
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP عمومي کتنه, د GCP ډیټا او ذخیره کتنه
د روزنې د زده کړې الګوریتم اندازه کولو وړتیا څه ده؟
د روزنې زده کړې الګوریتمونو اندازه کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم اړخ دی. دا د ماشین زده کړې سیسټم وړتیا ته اشاره کوي چې په مؤثره توګه د ډیټا لوی مقدار اداره کړي او د ډیټا سیټ اندازه وده کولو سره د هغې فعالیت ډیر کړي. دا په ځانګړې توګه مهم دی کله چې د پیچلو ماډلونو او لوی ډیټاسیټونو سره معامله وکړئ، لکه څنګه چې
- 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
د الګوریتمونو رامینځته کول څه معنی لري چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، وړاندوینه کوي او پریکړې کوي؟
د الګوریتمونو رامینځته کول چې د معلوماتو پراساس زده کوي ، د پایلو وړاندوینه کوي او پریکړې کوي د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ماشین زده کړې اصلي برخه ده. پدې پروسه کې د ډیټا په کارولو سره د ماډلونو روزنه شامله ده او دوی ته اجازه ورکوي چې نمونې عمومي کړي او د نوي ، نه لیدل شوي ډیټا په اړه دقیق وړاندوینې یا پریکړې وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین په شرایطو کې
په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د لوی مقدار ډیټا په مؤثره توګه اداره کولو لپاره خورا مهم دي ، په ځانګړي توګه د TensorFlow سره د ژورې زده کړې ډومین کې کله چې د چیټ بوټ رامینځته کول. ډیټابیسونه د ډیټا ذخیره کولو او بیرته ترلاسه کولو لپاره یو منظم او منظم چلند چمتو کوي ، د مؤثره ډیټا مدیریت وړوي او مختلف عملیات اسانه کوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د معلوماتو جوړښت, د ازموینې بیاکتنه
په پی ایچ پی کې د "شامل" بیان هدف څه دی کله چې ډیټابیس ته ډاټا خوندي کوي؟
په PHP کې د "شامل" بیان یو مهم رول لوبوي کله چې ډیټابیس ته ډاټا خوندي کوي. دا یو پیاوړی خصوصیت دی چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې کوډ بیا وکاروي او د دوی غوښتنلیکونو ساتلو او توزیع کولو ته وده ورکړي. د بهرنیو فایلونو په شمول، پراختیا کونکي کولی شي خپل کوډ ماډل کړي او مختلف اندیښنې جلا کړي، دا اداره کول او تازه کول اسانه کوي.
- خپور شوی ګورت پراختیا, EITC/WD/PMSF پی ایچ پی او د مای ایس کیو ایل اساسات, د مای ایس کیو ایل سره پرمختګ, ډیټابیس ته د معلوماتو خوندي کول, د ازموینې بیاکتنه
MySQL څه شی دی او دا څنګه عموما د ویب پراختیا کې کارول کیږي؟
MySQL په پراخه کچه کارول شوی د خلاصې سرچینې اړوند ډیټابیس مدیریت سیسټم (RDBMS) دی چې معمولا د ویب پراختیا کې کارول کیږي. دا لومړی ځل په 1995 کې معرفي شو او له هغه وروسته په نړۍ کې یو له خورا مشهور ډیټابیس سیسټمونو څخه شو. MySQL د دې د اعتبار، توزیع، او د کارولو اسانتیا لپاره پیژندل کیږي، دا د ویب لپاره غوره انتخاب جوړوي
- خپور شوی ګورت پراختیا, EITC/WD/PMSF پی ایچ پی او د مای ایس کیو ایل اساسات, د مای ایس کیو ایل سره پیل کول, د مای ایس کیو ایل معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
د Node.js د پراختیا تر شا انګیزه څه وه؟
د Node.js پراختیا په ویب غوښتنلیکونو کې د سمو اړیکو او ریښتیني وخت ډیټا تبادلې اداره کولو لپاره د توزیع وړ او مؤثر حل اړتیا لخوا هڅول شوې. جاوا سکریپټ، د ویب اصلي ژبه ده، مخکې له مخکې د مراجعینو اړخ کې د متقابل ویب انټرفیسونو جوړولو لپاره په پراخه توګه کارول کیده. په هرصورت، دودیز ویب سرورونه ډیزاین شوي ندي
د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ځینې محدودیتونه د توزیع کولو او روزنې پروسې له مخې څه دي؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم د ماشین زده کړې کې یو مشهور او په پراخه کچه کارول شوي طبقه بندي الګوریتم دی. دا یو غیر پیرامیټریک میتود دی چې د ګاونډیو ډیټا پوائنټونو ته د نوي ډیټا پوائنټ د ورته والي پراساس وړاندوینې کوي. پداسې حال کې چې KNN خپل ځواک لري، دا د توزیع کولو او د شرایطو له مخې ځینې محدودیتونه هم لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو سره د ډلبندۍ پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه