د ډیټا لیبل کولو خدمت په کارولو سره د لیبل کولو دندې رامینځته کولو لپاره درې اصلي سرچینې کومې دي؟
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم ډیټا لیبل کولو خدمت په کارولو سره د لیبل کولو دنده رامینځته کولو لپاره ، دلته درې اصلي سرچینې شتون لري چې اړین دي. دا سرچینې په مؤثره توګه د معلوماتو تشریح کولو او لیبل کولو لپاره اړین دي، کوم چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې کې یو مهم ګام دی. 1. ډیټاسیټ: لومړۍ اصلي سرچینه هغه ډیټا سیټ دی چې اړتیا ورته لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, کلاوډ AI د لیبل کولو خدمت, د ازموینې بیاکتنه
د AI توضیحات څنګه د What-If وسیلې سره په ګډه کارول کیدی شي؟
د AI توضیحات او What-If Tool دوه پیاوړي ځانګړتیاوې دي چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم لخوا وړاندیز شوي چې د AI ماډلونو او د دوی وړاندوینو ژور پوهاوي ترلاسه کولو لپاره په ګډه کارول کیدی شي. د AI توضیحات د ماډل د پریکړو تر شا د استدلال په اړه بصیرت وړاندې کوي، پداسې حال کې چې د څه شی وسیله کاروونکو ته اجازه ورکوي چې مختلف سناریوګانې وپلټي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د AI پلیټ فارم لپاره توضیحاتو معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
د What-If وسیلې څنګه کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د پریکړې حد ته نږدې د ارزښتونو بدلولو اغیزې وپلټي؟
د What-If Tool د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم ځواکمن ځانګړتیا ده چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د پریکړې حد ته نږدې د ارزښتونو بدلولو اغیزې وپلټي. دا د ماشین زده کړې ماډلونو د پوهیدو او تشریح کولو لپاره جامع او متقابل انٹرفیس چمتو کوي. د ان پټ ځانګړتیاوو په سمبالولو او د اړونده ماډل وړاندوینو په نظر کې نیولو سره، کاروونکي کولی شي په اړه بصیرت ترلاسه کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د توضیحي توضیحاتو لپاره د که څه توکی کارول, د ازموینې بیاکتنه
د What-If Tool څنګه له کاروونکو سره مرسته کوي چې د دوی د ماشین زده کړې موډلونو په چلند پوه شي؟
د څه شی وسیله د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو پیاوړی ځانګړتیا ده چې کاروونکو سره د دوی د ماشین زده کړې ماډلونو چلند په پوهیدو کې مرسته کوي. دا وسیله چې د ګوګل کلاوډ لخوا رامینځته شوې ، په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم لپاره ، کاروونکو ته یو هراړخیز او متقابل انٹرفیس چمتو کوي ترڅو د دوی داخلي کارونه وپلټي او تحلیل کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د توضیحي توضیحاتو لپاره د که څه توکی کارول, د ازموینې بیاکتنه
ولې تاسو به په ځایی توګه د روزنې چلولو پرځای د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې دودیز کانټینرونه وکاروئ؟
کله چې دا د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د روزنې ماډلونو ته راځي ، دوه اصلي اختیارونه شتون لري: په ځایی توګه د روزنې چلول یا د دودیز کانټینرونو کارول. پداسې حال کې چې دواړه طریقې خپلې وړتیاوې لري، ډیری دلیلونه شتون لري چې تاسو کولی شئ په ځایی توګه د روزنې چلولو پرځای د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې دودیز کانټینرونه وکاروئ. 1. اندازه کول:
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د خپل کانټینر عکس جوړولو په وخت کې تاسو کوم اضافي فعالیت نصبولو ته اړتیا لرئ؟
کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونو لپاره خپل کانټینر عکس رامینځته کړئ ، نو ډیری اضافي فعالیتونه شتون لري چې تاسو یې نصبولو ته اړتیا لرئ. دا فعالیتونه د قوي او موثر کانټینر عکس رامینځته کولو لپاره اړین دي چې کولی شي په مؤثره توګه د ماشین زده کړې ماډلونه وروزي. 1. د ماشین زده کړې چوکاټ: لومړی ګام دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د کتابتون نسخو په شرایطو کې د دودیز کانټینرونو کارولو ګټه څه ده؟
دودیز کانټینرونه ډیری ګټې چمتو کوي کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم سره د روزنې ماډلونو په شرایطو کې د کتابتون نسخو ته راځي. دودیز کانټینر کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د سافټویر چاپیریال بشپړ کنټرول ولري، په شمول د ځانګړي کتابتون نسخې چې کارول کیږي. دا په ځانګړي ډول ګټور کیدی شي کله چې د AI چوکاټونو او کتابتونونو سره کار کوي چې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
ګمرکي کانټینرونه څنګه کولی شي د ماشین زده کړې کې ستاسو د کاري فلو راتلونکي ثبوت کړي؟
ګمرکي کانټینرونه کولی شي د ماشین زده کړې کې د راتلونکي پروف کولو کاري فلو کې مهم رول ولوبوي ، په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د روزنې ماډلونو شرایطو کې. د دودیز کانټینرونو په کارولو سره ، پراختیا کونکي او د ډیټا ساینس پوهان ډیر انعطاف ، کنټرول او توزیع ترلاسه کوي ، ډاډ ترلاسه کوي چې د دوی کاري جریان په ساحه کې د اړتیاو او پرمختګونو سره د تطبیق وړ پاتې کیږي. یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې چلولو لپاره د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو کارولو ګټې څه دي؟
دودیز کانټینرونه ډیری ګټې وړاندې کوي کله چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د ماشین زده کړې ماډلونه چلوي. په دې ګټو کې د انعطاف زیاتول، د تولید ښه والی، د توزیع کولو وړتیا، ساده ځای پرځای کول، او په چاپیریال باندې ښه کنټرول شامل دي. د ګمرکي کانټینرونو کارولو یوه له مهمو ګټو څخه د دوی وړاندیز شوي انعطاف زیاتوالی دی. د دودیز کانټینرونو سره، کاروونکي د دې لپاره آزادي لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, په کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دودیز کانټینرونو سره د روزنې ماډلونه, د ازموینې بیاکتنه
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د دندې توضیحاتو لیدو او سرچینو کارولو لپاره کوم ځانګړتیاوې شتون لري؟
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې ، د دندې توضیحاتو لیدو او د سرچینو کارولو لپاره ډیری ځانګړتیاوې شتون لري. دا ځانګړتیاوې کاروونکو ته د دوی د ماشین زده کړې روزنې دندې پرمختګ او موثریت په اړه ارزښتناکه لید وړاندې کوي. د دندې توضیحاتو او د سرچینو کارولو نظارت کولو سره ، کارونکي کولی شي د دوی د روزنې کاري جریان غوره کړي او د ښه کولو لپاره باخبره پریکړې وکړي.