تاسو د الګوریتم ډیری ډولونه یادونه وکړه لکه خطي ریګریشن، د پریکړې ونې. ایا دا ټول عصبي شبکې دي؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې، دا مهمه ده چې د الګوریتمونو مختلف ډولونو او د هغوی اړوند طبقه بندي ترمنځ توپیر پوه شي. په لاس کې پوښتنه دا ده چې ایا الګوریتمونه لکه خطي ریګریشن او د پریکړې ونې عصبي شبکې ګڼل کیږي. دا پوښتنه د ماشین زده کړې الګوریتمونو مختلفو کټګوریو او د هغوی
د ماډل د فعالیت ارزونې معیارونه څه دي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه کله چې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په څیر پلیټ فارمونو څخه کار اخیستل کیږي، د ماډل فعالیت ارزونه یو مهم کار دی چې د ماډل اغیزمنتوب او اعتبار ډاډمن کوي. د ماډل د فعالیت ارزونې میټریکونه متنوع دي او د حل شوي ستونزې ډول پراساس غوره کیږي، ایا دا
خطي رجعت څه شی دی؟
خطي رجعت یوه بنسټیزه احصایوي طریقه ده چې په پراخه کچه د ماشین زده کړې په ساحه کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه د څارنې زده کړې دندو کې. دا د یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو پر بنسټ د دوامداره انحصاري متغیر وړاندوینې لپاره د بنسټیز الګوریتم په توګه کار کوي. د خطي رجعت اساس د متغیرونو ترمنځ د خطي اړیکې رامینځته کول دي،
ایا دا ممکنه ده چې د ML مختلف ماډلونه سره یوځای شي او یو ماسټر AI جوړ شي؟
د ماشین زده کړې (ML) مختلفو ماډلونو سره یوځای کول ترڅو یو ډیر پیاوړی او اغیزمن سیسټم رامینځته کړي، چې ډیری وختونه د انسمبل یا "ماسټر AI" په نوم یادیږي، د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو ښه تاسیس شوی تخنیک دی. دا طریقه د ډیری ماډلونو ځواک څخه ګټه پورته کوي ترڅو وړاندوینې فعالیت ښه کړي، دقت زیات کړي، او د ټولیز اعتبار لوړ کړي.
د ماشین زده کړې په برخه کې کارول شوي ځینې خورا عام الګوریتمونه کوم دي؟
د ماشین زده کړه، د مصنوعي استخباراتو یوه فرعي برخه، د الګوریتمونو او احصایوي ماډلونو کارول شامل دي ترڅو کمپیوټرونو ته دا توان ورکړي چې د نمونو او استنباط پر ځای د واضح لارښوونو پرته دندې ترسره کړي. د دې ډومین دننه، ډیری الګوریتمونه رامینځته شوي ترڅو د مختلفو ډولونو ستونزو حل کړي، چې د طبقه بندي او ریګریشن څخه تر کلستر کولو او ابعاد کمولو پورې دي.
د ماډل نسخه څنګه جوړه کړو؟
په ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) کې د ماشین زده کړې ماډل نسخه رامینځته کول په پیمانه د سرور پرته وړاندوینو لپاره د ماډلونو ځای پرځای کولو کې یو مهم ګام دی. پدې شرایطو کې نسخه د ماډل ځانګړي مثال ته اشاره کوي چې د وړاندوینو لپاره کارول کیدی شي. دا پروسه د مختلفو تکرارونو اداره کولو او ساتلو لپاره لازمي ده.
- 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
د مثال په شرایطو کې د ML 7 مرحلې څنګه پلي کړو؟
د ماشین زده کړې د اوو مرحلو پلي کول د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا لپاره یو منظم چلند چمتو کوي، یو سیستماتیک پروسه تضمینوي چې د ستونزې تعریف څخه تر پلي کولو پورې تعقیب کیدی شي. دا چوکاټ د پیل کونکو او تجربه لرونکو متخصصینو دواړو لپاره ګټور دی، ځکه چې دا د کاري جریان تنظیم کولو کې مرسته کوي او ډاډ ترلاسه کوي چې هیڅ مهم ګام له پامه غورځول شوی نه وي. دلته،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
د ماشین زده کړه څنګه د ودانۍ د اجازې ورکولو معلوماتو لپاره کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړه (ML) د ودانۍ د جواز ورکولو معلوماتو مدیریت او پروسس کولو لپاره پراخه ظرفیت وړاندې کوي، چې د ښاري پلان جوړونې او پراختیا یو مهم اړخ دی. پدې برخه کې د ML کارول کولی شي د پام وړ موثریت، دقت او پریکړې کولو پروسې ته وده ورکړي. د دې لپاره چې پوه شي چې څنګه د ماشین زده کړه په مؤثره توګه د ودانۍ د جواز ورکولو معلوماتو کې پلي کیدی شي، دا اړینه ده.
ولې د آټو ایم ایل جدولونه بند شول او څه شی یې بریالي کوي؟
د ګوګل کلاوډ آټو ایم ایل جدولونه یو خدمت و چې کاروونکو ته د جوړښت شوي معلوماتو په اړه د ماشین زده کړې ماډلونه په اتوماتيک ډول جوړولو او ځای په ځای کولو توان ورکولو لپاره ډیزاین شوی و. آټو ایم ایل جدولونه په دودیز معنی کې بند نه شول، د دوی وړتیاوې په بشپړ ډول په ورټیکس AI کې مدغم شوې وې. دا خدمت د ګوګل د پراخه آټو ایم ایل سویټ یوه برخه وه، چې موخه یې د لاسرسي ډیموکراتیک کول وو.
د مصنوعي ذهانت په شرایطو کې د لوبغاړو لخوا د جوړ شویو ډوډلونو د تفسیر دنده څه ده؟
د لوبغاړو لخوا رسم شوي ډوډلونو تفسیر کول د مصنوعي استخباراتو په ډګر کې یو په زړه پورې کار دی، په ځانګړي توګه کله چې د ګوګل چټک، رسم کړئ! ډیټاسیټ کاروي. پدې دنده کې د ماشین زده کړې تخنیکونو کارول شامل دي ترڅو د لاسي رسم شوي سکیچونه په مخکینیو کټګوریو کې وپیژني او طبقه بندي کړي. چټک، رسم کړئ! ډیټاسیټ، په ټوله نړۍ کې د 50 ملیون څخه زیاتو نقاشیو عامه شتون لرونکی ټولګه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل اوزار, د ګوګل چټک رسم - doodle dataset