په پیمانه د سرور پرته وړاندوینو لپاره د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په کارولو سره د مصنوعي استخباراتو (AI) ماډلونو رامینځته کولو سفر پیل کولو لپاره ، یو څوک باید داسې جوړ شوی چلند تعقیب کړي چې ډیری کلیدي مرحلې پکې شاملې وي. پدې مرحلو کې د ماشین زده کړې اساساتو پوهیدل ، د ګوګل کلاوډ AI خدماتو سره ځان پیژندل ، د پراختیا چاپیریال رامینځته کول ، د ډیټا چمتو کول او پروسس کول ، د ماډلونو جوړول او روزنه ، د وړاندوینو لپاره د ماډلونو ځای په ځای کول ، او د AI سیسټم فعالیت نظارت او اصلاح کول شامل دي.
د AI جوړولو په پیل کې لومړی ګام د ماشین زده کړې مفاهیمو قوي پوهه ترلاسه کول شامل دي. د ماشین زده کړه د AI یوه فرعي برخه ده چې سیسټمونو ته وړتیا ورکوي چې له تجربې څخه زده کړي او ښه کړي پرته لدې چې په واضح ډول برنامه شي. پدې کې د الګوریتمونو پراختیا شامله ده چې کولی شي زده کړي او د معلوماتو پراساس وړاندوینې یا پریکړې وکړي. د پیل کولو لپاره، یو څوک باید بنسټیز مفکورې لکه نظارت شوي زده کړه، غیر څارل شوي زده کړه، او پیاوړتیا زده کړه، او همدارنګه کلیدي اصطلاحات لکه ځانګړتیاوې، لیبلونه، د روزنې ډاټا، د ازموینې ډاټا، او د ماډل ارزونې میټریکونه وپیژني.
بیا، دا خورا مهم دی چې ځان د ګوګل کلاوډ AI او ماشین زده کړې خدماتو سره وپیژني. د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) د وسیلو او خدماتو مجموعه وړاندیز کوي چې په پیمانه د AI ماډلونو پراختیا ، پلي کولو او مدیریت اسانه کوي. په ځینو مشهورو خدماتو کې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم شامل دي، کوم چې د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او پلي کولو لپاره یو ګډ چاپیریال چمتو کوي، او د ګوګل کلاوډ آټو ایم ایل، کوم چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي پرته له دې چې په ساحه کې ژورې تجربې ته اړتیا ولري د دودیز ماشین زده کړې ماډلونه وروزي.
د AI ماډلونو په اغیزمنه توګه رامینځته کولو لپاره د پراختیا چاپیریال رامینځته کول اړین دي. ګوګل کولاب، د کلاوډ پر بنسټ د Jupyter نوټ بوک چاپیریال، د ګوګل کلاوډ خدماتو په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو لپاره یو مشهور انتخاب دی. د کولاب په کارولو سره، کاروونکي کولی شي د GPU سرچینو ته لاسرسی ومومي او د معلوماتو ذخیره کولو، پروسس کولو، او ماډل روزنې لپاره د نورو GCP خدماتو سره په بې ساري ډول مدغم شي.
د معلوماتو چمتو کول او پروسس کول د AI پروژو په بریالیتوب کې مهم رول لوبوي. د ماډل جوړولو دمخه، یو څوک باید ډاټا راټول، پاک او پری پروسس کړي ترڅو د روزنې لپاره د هغې کیفیت او تړاو ډاډمن کړي. د ګوګل کلاوډ ذخیره او BigQuery عموما د ډیټاسیټونو ذخیره کولو او اداره کولو لپاره کارول شوي خدمتونه دي ، پداسې حال کې چې د ډیټا فلو او ډیټاپریپ په څیر وسیلې د ډیټا پری پروسس کولو دندو لکه پاکول ، بدلون ، او فیچر انجینرۍ لپاره ګمارل کیدی شي.
د ماشین زده کړې ماډلونو جوړول او روزنه د مناسب الګوریتم غوره کول ، د ماډل جوړښت تعریف کول ، او د لوړ وړاندوینې فعالیت ترلاسه کولو لپاره د ماډل پیرامیټرو اصلاح کول شامل دي. د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم یو لړ دمخه جوړ شوي الګوریتمونه او چوکاټونه لکه TensorFlow او scikit-learn چمتو کوي، په بیله بیا د ماډل پراختیا پروسې ساده کولو لپاره د هایپرپرامیټر ټونینګ وړتیاوې.
د وړاندوینو لپاره د AI ماډلونو ځای په ځای کول د AI حلونو پای کاروونکو ته د لاسرسي وړ کولو لپاره یو مهم ګام دی. د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کاروونکو ته اجازه ورکوي چې روزل شوي ماډلونه د ریښتیني وخت وړاندوینو یا بیچ وړاندوینو لپاره د RESTful APIs په توګه ځای په ځای کړي. د سرور بې ټیکنالوژیو په کارولو سره لکه کلاوډ فنکشنز یا کلاوډ رن ، کارونکي کولی شي د غوښتنې پراساس خپل ماډل وړاندوینې اندازه کړي پرته لدې چې د زیربنا د سر مدیریت اداره کړي.
د AI سیسټمونو فعالیت نظارت او اصلاح کول د تولید چاپیریال کې د دوی اعتبار او موثریت ډاډمن کولو لپاره اړین دي. د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم د ماډل فعالیت میټریکونو تعقیبولو لپاره د څارنې او ننوتلو وړتیاوې چمتو کوي ، ګډوډي کشف کوي ، او په ریښتیني وخت کې ستونزې حل کوي. د فیډبیک پراساس د AI ماډلونو په دوامداره توګه نظارت او پاکولو سره ، کارونکي کولی شي د دوی وړاندوینې دقت ته وده ورکړي او د سیسټم بشپړتیا وساتي.
په پیمانه د سرور پرته وړاندوینو لپاره د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په کارولو سره د AI ماډلونو رامینځته کول یو سیسټمیک چلند ته اړتیا لري چې پکې د ماشین زده کړې اساساتو پوهیدل ، د ګوګل کلاوډ AI خدماتو ګټه اخیستنه ، د پراختیا چاپیریال رامینځته کول ، د ډیټا چمتو کول او پروسس کول ، د ماډلونو جوړول او روزنه ، د ماډلونو ځای په ځای کول شامل دي. د وړاندوینو لپاره، او د سیسټم فعالیت نظارت او اصلاح کول. د دې ګامونو په لیوالتیا او تکراري ډول د AI حلونو پاکولو سره ، افراد کولی شي د نوښت چلولو لپاره د AI ځواک وکاروي او په مختلف ډومینونو کې پیچلې ستونزې حل کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ