ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې ماډل روزلو پروسه د دې لپاره د ډیټا لوی مقدار ته افشا کول شامل دي ترڅو دا د دې وړ کړي چې نمونې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې د هرې سناریو لپاره په ښکاره ډول برنامه شي. د روزنې مرحلې په جریان کې، د ماشین زده کړې ماډل د یو لړ تکرارونو څخه تیریږي چیرې چې دا د کمولو لپاره خپل داخلي پیرامیټونه تنظیموي
طبقه بندي څه شی دی؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې طبقه بندي یو ماډل دی چې روزل شوی ترڅو د ورکړل شوي ډیټا ډیټا پوائنټ کټګورۍ یا ټولګي وړاندوینه وکړي. دا په نظارت شوي زده کړې کې یو بنسټیز مفهوم دی، چیرې چې الګوریتم د لیبل شوي روزنې ډیټا څخه زده کوي ترڅو د نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې وکړي. کلاسیفیرونه په پراخه کچه په مختلف غوښتنلیکونو کې کارول کیږي
- 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
یو څوک څنګه پوهیږي کله چې د نظارت شوي او غیر څارل شوي روزنې کارول کیږي؟
نظارت شوی او نه څارل شوی زده کړه د ماشین زده کړې دوه بنسټیز ډولونه دي چې د معلوماتو د نوعیت او په لاس کې د دندې اهدافو پراساس جلا اهدافو ته خدمت کوي. د دې پوهیدل چې کله د نظارت شوي روزنې په مقابل کې د غیر نظارت شوي روزنې کارول د ماشین زده کړې مؤثره ماډلونو ډیزاین کولو کې خورا مهم دي. د دغو دوو لارو تر منځ انتخاب پورې اړه لري
د ماشین زده کړه څه ده؟
د ماشین زده کړه د مصنوعي ذهانت (AI) فرعي ساحه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په پراختیا تمرکز کوي چې کمپیوټر ته وړتیا ورکوي چې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. دا یو پیاوړی وسیله ده چې ماشینونو ته اجازه ورکوي چې په اتوماتيک ډول پیچلي ډاټا تحلیل او تشریح کړي، نمونې وپیژني، او باخبره پریکړې یا وړاندوینې وکړي.
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
ایا د ماشین زده کړه کولی شي د کارول شوي معلوماتو کیفیت وړاندوینه یا مشخص کړي؟
د ماشین زده کړه، د مصنوعي استخباراتو فرعي ساحه، د دې وړتیا لري چې د کارول شوي ډاټا کیفیت اټکل یا مشخص کړي. دا د مختلفو تخنیکونو او الګوریتمونو له لارې ترلاسه کیږي چې ماشینونه توانوي چې د معلوماتو څخه زده کړي او باخبره وړاندوینې یا ارزونه وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې ، دا تخنیکونه پلي کیږي
د نظارت شوي، نه څارل شوي او پیاوړي کولو زده کړې طریقې ترمنځ توپیرونه څه دي؟
نظارت شوي، نه څارل شوي، او د پیاوړتیا زده کړه د ماشین زده کړې په برخه کې درې جلا طریقې دي. هره طریقه مختلف تخنیکونه او الګوریتمونه کاروي ترڅو مختلف ډوله ستونزې حل کړي او ځانګړي اهداف ترلاسه کړي. راځئ چې د دې تګلارو تر مینځ توپیرونه وپلټئ او د دوی ځانګړتیاو او غوښتنلیکونو جامع توضیحات وړاندې کړئ. تر څارنې لاندې زده کړې یو ډول دی
ML څه شی دی؟
د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) فرعي ساحه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په پراختیا تمرکز کوي چې کمپیوټر ته وړتیا ورکوي چې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. د ML الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو په ډیټا کې پیچلي نمونې او اړیکې تحلیل او تشریح کړي، او بیا دا پوهه د خبرتیا لپاره کاروي
په ML کې د ستونزې تعریف کولو لپاره عمومي الګوریتم څه دی؟
د ماشین زده کړې (ML) کې د ستونزې تعریف کول په داسې طریقه چې د ML تخنیکونو په کارولو سره حل کیدی شي په لاس کې د دندې رامینځته کولو لپاره یو سیسټمیک چلند شامل دی. دا پروسه خورا مهمه ده ځکه چې دا د ټول ML پایپ لاین بنسټ کېږدي، د معلوماتو راټولولو څخه د ماډل روزنې او ارزونې پورې. په دې ځواب کې، موږ به په ګوته کړو
د لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنې په شرایطو کې د روزنې نمونې رامینځته کولو هدف څه دی؟
د لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنې په شرایطو کې د روزنې نمونې رامینځته کولو هدف دا دی چې شبکې ته د متفاوت او نمایشي مثالونو سیټ چمتو کړي چې دا ترې زده کولی شي. د روزنې نمونې، چې د روزنې ډاټا یا د روزنې مثالونو په نوم هم پیژندل کیږي، د عصبي شبکې ښوونې لپاره اړین دي چې څنګه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د روزنې ډاټا, د ازموینې بیاکتنه