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
ایا TensorBoard آنلاین کارول کیدی شي؟
هو، یو څوک کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو لیدو لپاره آنلاین ټینسربورډ وکاروي. TensorBoard یو پیاوړی لید وسیله ده چې د TensorFlow سره راځي، د ګوګل لخوا رامینځته شوی د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ. دا تاسو ته اجازه درکوي چې ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونو مختلف اړخونه تعقیب او لید کړئ ، لکه د ماډل ګرافونه ، د روزنې میټریکونه ، او سرایتونه. د دې په لیدلو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د موډل لید لپاره TensorBoard
ایا یو څوک کولی شي د CMLE ماډل پلي کولو لپاره د ترتیب کولو فایل وکاروي کله چې د توزیع شوي ML ماډل ټریننګ کاروي ترڅو دا تعریف کړي چې څومره ماشینونه به په روزنه کې وکارول شي؟
کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د توزیع شوي ماشین زده کړې (ML) ماډل روزنه وکاروئ ، تاسو واقعیا کولی شئ د CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ماډل پلي کولو لپاره د تنظیم کولو فایل وکاروئ ترڅو په روزنه کې کارول شوي ماشینونو شمیر تعریف کړئ. په هرصورت، دا ممکنه نه ده چې په مستقیم ډول د ماشینونو ډول تعریف کړئ چې کارول کیږي. په
په TFX کې د پشر برخې لپاره د ګمارنې اهداف څه دي؟
په TensorFlow Extended (TFX) کې د Pusher برخه د TFX پایپ لاین یوه اساسي برخه ده چې مختلف هدف چاپیریال ته د روزل شوي ماډلونو ځای په ځای کول اداره کوي. په TFX کې د Pusher برخې لپاره د ګمارنې موخې متنوع او انعطاف وړ دي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل ماډلونه د دوی ځانګړو اړتیاو پراساس مختلف پلیټ فارمونو ته ځای په ځای کړي. په دې کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
د BLEU سکور څنګه د ګمرکي ژباړې ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیدی شي چې د AutoML ژباړې سره روزل شوي؟
د BLEU سکور د ماشین ژباړې ماډلونو فعالیت ارزولو لپاره په پراخه کچه کارول شوی میټریک دی. دا د ماشین لخوا رامینځته شوي ژباړې او یو یا ډیرو حوالو ژباړو ترمینځ ورته والی اندازه کوي. د ګمرکي ژباړې ماډل په شرایطو کې چې د AutoML ژباړې سره روزل شوي، د BLEU سکور کولی شي د کیفیت او اغیزمنتوب په اړه ارزښتناکه بصیرت چمتو کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د اتومات ژباړه, د ازموینې بیاکتنه
د AutoML ژباړې سره د دودیز ژباړې ماډل رامینځته کولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د AutoML ژباړې سره د دودیز ژباړې ماډل رامینځته کول یو لړ مرحلې شاملې دي چې کاروونکو ته دا وړتیا ورکوي چې یو ماډل وروزل شي چې په ځانګړي ډول د دوی د ژباړې اړتیاو سره مطابقت لري. د آټو ایم ایل ژباړه د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم لخوا چمتو شوې ځواکمن وسیله ده چې د لوړ کیفیت ژباړې ماډلونو رامینځته کولو پروسې اتومات کولو لپاره د ماشین زده کړې تخنیکونو څخه ګټه پورته کوي. په دې ځواب کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د اتومات ژباړه, د ازموینې بیاکتنه
د ژباړې API کې د پرمختللی لغتي ځانګړتیا هدف څه دی؟
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم د ژباړې API کې پرمختللی لغتي خصوصیت د ماشین ژباړې محصولاتو دقت او کیفیت لوړولو کې مهم هدف ترسره کوي. دا خصوصیت کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د اصطلاحاتو دودیز لغت چمتو کړي کوم چې د دوی ډومین یا صنعت ته ځانګړي دي، د ژباړې ماډل توانوي چې دا شرایط ښه پوه او وژباړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د ژباړې API, د ازموینې بیاکتنه
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 AI پلیټ فارم روزنې کې د AI پلیټ فارم اصلاح کونکي او هایپرټیون ترمینځ څه توپیر دی؟
د AI پلیټ فارم اصلاح کونکي او HyperTune دوه ځانګړي ځانګړتیاوې دي چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم لخوا وړاندیز شوي د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې اصلاح کولو لپاره. پداسې حال کې چې دواړه هدف د ماډل فعالیت ښه کول دي، دوی په خپلو طریقو او فعالیتونو کې توپیر لري. د AI پلیټ فارم اصلاح کونکی یوه ځانګړتیا ده چې په اتوماتيک ډول د غوره سیټ موندلو لپاره د هایپرپرامیټر ځای لټوي.
د پایپ لاین ډشبورډ UI څنګه ستاسو د پایپ لاینونو او منډو پرمختګ اداره کولو او تعقیب لپاره د کاروونکي دوستانه انٹرفیس چمتو کوي؟
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د پایپ لاین ډشبورډ UI کاروونکو ته د دوی د پایپ لاینونو او چلونو پرمختګ اداره کولو او تعقیب لپاره د کارونکي دوستانه انٹرفیس چمتو کوي. دا انٹرفیس د AI پلیټ فارم پایپ لاینونو سره د کار کولو پروسې ساده کولو لپاره ډیزاین شوی او کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د دوی د ماشین زده کړې کاري جریان په مؤثره توګه وڅاري او کنټرول کړي. یو له