د ماشین زده کړې اساسات زده کول معمولا څومره وخت نیسي؟
د ماشین زده کړې د اساساتو زده کول یو څو اړخیزه هڅه ده چې د پام وړ توپیر لري په ډیری فکتورونو پورې اړه لري، په شمول د پروګرام کولو، ریاضیاتو، او احصایو سره د زده کونکي مخکینۍ تجربه، او همدارنګه د مطالعې پروګرام شدت او ژورتیا. عموما، افراد کولی شي د ماشین زده کړې مفکورو بنسټیز پوهه ترلاسه کولو لپاره د څو اونیو څخه تر څو میاشتو پورې هرچیرې مصرف کړي.
د ماشین زده کړه، د مصنوعي استخباراتو یوه فرعي برخه، د الګوریتمونو پراختیا شامله ده چې کمپیوټر ته اجازه ورکوي چې زده کړي او د معلوماتو پراساس وړاندوینې یا پریکړې وکړي. ساحه پراخه او بین الډیسپلینري ده، په ساحو کې پوهه ته اړتیا لري لکه خطي الجبرا، حساب، احتمال، احصایې، او کمپیوټر ساینس. د دې ساحو لپاره د نوي چا لپاره، د زده کړې منحل کیدی شي خورا سخت وي، مګر د وقف او جوړښت زده کړې سره، دا یقینا د لاسته راوړلو وړ دی.
د پیل کولو لپاره، د پروګرام کولو بنسټیز پوهه اړینه ده، ځکه چې د ماشین زده کړه د الګوریتمونو پلي کول او د معلوماتو سمبالول شامل دي. Python د ماشین زده کړې لپاره ترټولو مشهوره ژبه ده چې د هغې د سادګۍ او پراخه کتابتونونو شتون له امله شتون لري، لکه NumPy، pandas، scikit-learn، TensorFlow، او PyTorch. که چیرې یو زده کوونکی لا دمخه په Python کې مهارت ولري، دوی ممکن یوازې څو ورځو څخه تر یوې اونۍ پورې اړتیا ولري ترڅو په اساسي کچه د دې کتابتونونو سره ځان وپیژني. د هغو کسانو لپاره چې برنامه کولو ته نوي دي ، دا ممکن د پیتون او د دې ماشین زده کړې اکوسیستم سره راحته کیدو لپاره له څو اونیو څخه تر څو میاشتو پورې وخت ونیسي.
ریاضي د ماشین زده کړې بله مهمه برخه ده. خطي الجبرا او کیلکولس په ځانګړي ډول مهم دي ځکه چې دوی د ماشین زده کړې ډیری الګوریتمونه لاندې کوي. د مثال په توګه، د میټریکونو او ویکتورونو پوهیدل د دې پوهیدلو لپاره مهم دي چې څنګه ډیټا په الګوریتمونو کې نمایش او مینځل کیږي. په ورته ډول، محاسبه د اصلاح کولو تخنیکونو د پوهیدو لپاره بنسټیز دی چې د روزنې ماډلونو کې کارول کیږي، لکه د تدریجي نزول. یو زده کوونکی چې په دې ریاضياتي برخو کې قوي شالید لري ممکن یوازې لږ وخت ته اړتیا ولري ترڅو خپله پوهه د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو سره وصل کړي. په هرصورت، هغه څوک چې دا پس منظر نلري ممکن د ریاضیاتو اړین بصیرت ترلاسه کولو لپاره د څو اونیو څخه تر میاشتو مطالعې ته اړتیا ولري.
احصایې او د احتمال تیوري هم حیاتي دي، ځکه چې دوی د ماشین زده کړې ډیری مفکورې بنسټ جوړوي، لکه د فرضیې ازموینه، توزیع، او د بایسیان اټکل. دا مفکورې د پوهیدو لپاره اړین دي چې څنګه الګوریتم وړاندوینې کوي او د دوی فعالیت څنګه ارزوي. هغه زده کوونکي چې په احصایو کې شالید لري ممکن دا نظرونه ژر تر ژره درک کړي، پداسې حال کې چې نور ممکن د دې موضوعاتو مطالعې لپاره اضافي وخت ته اړتیا ولري.
یوځل چې د برنامه کولو ، ریاضياتو او احصایو بنسټیز پوهه رامینځته شي ، زده کونکي کولی شي د ماشین زده کړې لومړني مفاهیمو او الګوریتمونو سپړنه پیل کړي. پدې کې د نظارت شوي زده کړې پوهه شامله ده، نه څارل شوي زده کړه، او د پیاوړتیا زده کړه، چې د ماشین زده کړې درې اصلي ډولونه دي. څارل شوي زده کړه د لیبل شوي معلوماتو په اړه د روزنې ماډلونه شامل دي، او معمولا د دندو لکه طبقه بندي او راجستر کولو لپاره کارول کیږي. له بلې خوا غیر څارل شوې زده کړه د لیبل شوي معلوماتو سره معامله کوي او ډیری وختونه د کلستر کولو او ابعاد کمولو لپاره کارول کیږي. د پیاوړتیا زده کړه د اجنټانو روزنه شامله ده چې د مطلوب چلندونو په بدل کې پریکړې وکړي، او معمولا په متحرک چاپیریال کې کارول کیږي.
د ماشین زده کړې ته د پیل کونکي سفر اکثرا د نظارت شوي زده کړې سره پیل کیږي ، د دې جوړښت شوي طبیعت او د موجودو سرچینو کثرت ته په پام سره. د زده کړې لپاره کلیدي الګوریتمونه شامل دي خطي ریګریشن، لوژیستیکي ریګریشن، د پریکړې ونې، او د ویکتور ماشینونه ملاتړ کوي. د دې الګوریتمونو څخه هر یو خپل ځواک او ضعفونه لري، او پوهیدل چې کله او څنګه یې پلي کول یو مهم مهارت دی. د سکریچ څخه د دې الګوریتمونو پلي کول، او همدارنګه د کتابتونونو له لارې د سکیکټ زده کړې کارول، کولی شي د پوهاوي پیاوړي کولو کې مرسته وکړي.
د الګوریتمونو په اړه د زده کړې سربیره، دا مهمه ده چې د روزنې او ارزونې ماډلونو پروسې پوه شي. پدې کې د روزنې او ازموینې سیټونو کې د ډیټا ویشل شامل دي، د ماډل فعالیت ارزولو لپاره د کراس تایید کارول، او د ماډل دقت اصلاح کولو لپاره د هایپرپرامیټرونو ټون کول شامل دي. سربیره پردې ، د میټریکونو پوهیدل لکه دقت ، دقیقیت ، یادول ، F1-سکور ، او ROC-AUC د ماډل فعالیت ارزولو لپاره اړین دي.
عملي تجربه د ماشین زده کړې زده کړې کې ارزښتناکه ده. په پروژو کار کول، په سیالیو کې برخه اخیستل لکه په کاګل کې، او د ریښتینې نړۍ ستونزو ته د ماشین زده کړې پلي کول کولی شي درک او مهارت ته وده ورکړي. دا فعالیتونه زده کونکو ته اجازه ورکوي چې د عملي ننګونو سره مخ شي او حل کړي، لکه د ورک شوي ډاټا سره معامله، د فیچر انجنیري، او د ماډل ځای پرځای کول.
د هغو کسانو لپاره چې د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل کلاوډ کارولو سره علاقه لري ، د کلاوډ کمپیوټري مفاهیمو سره آشنا کول ګټور دي. ګوګل کلاوډ د ماشین زده کړې لپاره یو لړ خدمات او اوزار وړاندې کوي، لکه د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم، په ګوګل کلاوډ کې TensorFlow، او BigQuery ML. د دې وسیلو څخه د ګټې اخیستنې څرنګوالي پوهیدل کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کول اسانه کړي ، د نورو کلاوډ خدماتو سره د توزیع او ادغام لپاره اجازه ورکوي.
د دې اساساتو زده کولو مهال ویش په پراخه کچه توپیر کولی شي. د هغه چا لپاره چې د کار کولو یا ښوونځي ته د تللو په وخت کې نیم وخت زده کړه کوي، دا ممکن څو میاشتې وخت ونیسي ترڅو یو قوي تفاهم رامینځته کړي. هغه څوک چې د زده کړې لپاره د بشپړ وخت هڅې وقف کولو توان لري ممکن دا په څو اونیو کې سرته ورسوي. په هرصورت، دا مهمه ده چې پوه شي چې د ماشین زده کړه یوه دوامداره پروسه ده. ساحه په چټکۍ سره وده کوي، او د نوي پرمختګونو او تخنیکونو سره اوسني پاتې کیدل د هر چا لپاره اړین دي چې پدې برخه کې مسلک تعقیب کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- د یوې ځانګړې ستونزې لپاره د سم الګوریتم غوره کولو معیارونه کوم دي؟
- که څوک د ګوګل ماډل کاروي او په خپل مثال یې روزنه ورکوي ایا ګوګل د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي؟
- څنګه یو څوک پوهیږي چې د ML کوم ماډل باید وکارول شي، مخکې له دې چې روزنه ورکړل شي؟
- د بیرته راګرځولو دنده څه ده؟
- څنګه یو څوک کولی شي د ورټیکس AI او آټو ایم ایل جدولونو ترمنځ لیږد وکړي؟
- آیا دا ممکنه ده چې د Kaggle په کارولو سره د مالي معلوماتو اپلوډ کول او د R-squared، ARIMA یا GARCH په څیر اقتصادي ماډلونو په کارولو سره احصایوي تحلیل او وړاندوینې ترسره کړئ؟
- ایا د زړه د ناروغۍ د خطر وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول کیدی شي؟
- د ګوګل کلاوډ ماشین لرننګ د ورټیکس AI په نوم د بیا نومولو له امله اصلي بدلونونه کوم دي؟
- د ماډل د فعالیت ارزونې معیارونه څه دي؟
- خطي رجعت څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ