موږ باید د ماشین زده کړې څومره وسایل وپیژنو؟
دا پوښتنه چې یو څوک باید د ماشین زده کړې څومره وسایل وپیژني، په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې او په ځانګړي توګه د کوبرنیټس کې د ماشین زده کړې لپاره د کوب فلو سره، خورا پیچلې ده او په پراخه کچه د مطلوب کارونې قضیو، د کاري جریان پیچلتیا، د ټیم تخصص، او د ماشین زده کړې (ML) تولید کولو پرمختللي منظره پورې اړه لري.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, Kubeflow - په Kubernetes کې د ماشین زده کړه
د یو کس په توګه چې د پروګرام کولو کومه پوهه یا تجربه نلري، زه باید دا ماډل څنګه ترسره کړم، په پام کې نیولو سره چې په ویډیو کې کوډ کول او وسایل پرته له کوم تعارف څخه معرفي شوي دي؟
د ماشین زده کړې په اړه د یو ماډل ته نږدې کیدل - په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او معرفي اټکل کونکو په شرایطو کې - د هغو کسانو لپاره ننګونه کیدی شي چې د پروګرام کولو پخوانۍ تجربه نلري. دا سناریو په ځانګړي ډول هغه وخت څرګندیږي کله چې لارښوونې توکي، لکه ویډیوګانې، د بنسټیز توضیحاتو پرته د کوډ کولو مفکورې او وسایل معرفي کوي. د پوهیدو او زده کړې اغیزمنتوب اعظمي کولو لپاره، یو جوړښت شوی، ګام په ګام چلند دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
آیا کولاب یو اسانه او معتبر بدیل دی؟ که چیرې دا ماډل د پروګرام کولو پوهې پرته کاروونکو لپاره تطبیق شي، نو څنګه باید ورسره چلند وشي؟
د ګوګل شریک لابراتوار (چې عموما د کولاب په نوم یادیږي) د کلاوډ پر بنسټ پلیټ فارم په توګه کار کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ویب براوزر له لارې مستقیم د پایتون کوډ ولیکي او اجرا کړي. د وړیا GPU او TPU سرچینو سره د دې ادغام، د ګوګل ډرایو سره بې ساري اړیکه، او د کاروونکي دوستانه انٹرفیس دا په ځانګړي ډول د ماشین زده کړې (ML) او معلوماتو سره علاقه لرونکو اشخاصو لپاره زړه راښکونکی کوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
څنګه کولی شم د تولید په برخه کې د ماشین زده کړې څخه کار واخلم؟
د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) دننه یوه برخه ده چې د الګوریتمونو او احصایوي ماډلونو په پراختیا تمرکز کوي چې کمپیوټر سیسټمونو ته اجازه ورکوي چې د واضح لارښوونو پرته ځانګړي دندې ترسره کړي. پرځای یې، دا سیسټمونه د معلوماتو څخه زده کړه کوي، نمونې پیژني، وړاندوینې کوي، او د وخت په تیریدو سره د دوی فعالیت ښه کوي. د ماشین زده کړه ډیری صنعتونه بدلوي، او تولید یو دی
مالي یا، غوره، سوداګري (ونډې، کریپټو، ETFs، ...) د تحلیل لپاره ډیری معلوماتو ته اړتیا لري. زه څنګه کولی شم د ML ماډل رامینځته کړم چې ټول هغه عوامل په پام کې ونیسم - مالي او غیر مالي، لکه د انسان ارواپوهنه، سیاسي پیښې، هوا؟
په مالي بازارونو کې د حرکتونو تحلیل او وړاندوینه کول، لکه سټاکونه، کریپټو اسعارو، ETFs، او ورته شتمنۍ، یو پیچلی کار دی چې د متغیراتو پراخه لړۍ په پام کې نیولو ته اړتیا لري. دا متغیرات د دودیز مالي معیارونو څخه ډیر پراخ دي، غیر مالي عوامل پکې شامل دي پشمول د انساني احساساتو، سیاسي پیښو، او حتی د هوا شرایط. د ماشین زده کړې (ML) ماډل رامینځته کول چې
ایا دا به ممکنه وي چې د څو ژبو ډیټاسیټونو سره معلومات وکارول شي، چیرې چې الګوریتم باید د مختلفو ژبو سرچینو څخه معلومات وکاروي؟
د ماشین زده کړې سیسټمونو کې د څو ژبو ډیټاسیټونو څخه د معلوماتو یوځای کول او کارول نه یوازې ممکن دي بلکه په معاصر غوښتنلیکونو کې په زیاتیدونکي توګه عام شوي دي، پشمول د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په څیر پلیټ فارمونو کې. دا عمل، چې د څو ژبو یا متقابل ماشین زده کړې په نوم پیژندل کیږي، د هغه معلوماتو پروسس کول، پوهیدل او تحلیل شامل دي چې څرګندیږي
د معلوماتو اخستل څه شی دی؟
د معلوماتو داخلول د مختلفو سرچینو څخه د معلوماتو راټولولو او واردولو پروسې ته اشاره کوي چې په ځانګړي ډول د ذخیره کولو، پروسس کولو او تحلیل لپاره وي. په ګوګل کلاوډ او نورو کلاوډ میشته چاپیریالونو کې د ماشین زده کړې په شرایطو کې، د معلوماتو داخلول هغه بنسټیز ګام جوړوي چې د ټولو راتلونکو پروسو څخه مخکې وي، لکه د معلوماتو چمتو کول،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
NPU ۴۵ TPS لري پداسې حال کې چې TPU v2 ۴۲۰ teraflops لري. مهرباني وکړئ تشریح کړئ چې ولې او څنګه دا چپس له یو بل څخه توپیر لري؟
د عصبي پروسس کولو واحدونو (NPUs) او ټینسر پروسس کولو واحدونو (TPUs) ترمنځ پرتله کول، په ځانګړې توګه د 45 TPS (په ثانیه کې د تیرا عملیات) سره NPU او د 420 تیرافلوپس (TFLOPS) سره د ګوګل TPU v2 تمرکز کول، د ځانګړو هارډویر سرعت کونکو د دې ټولګیو ترمنځ بنسټیز معماري او عملیاتي توپیرونه روښانه کوي. د دې توپیرونو پوهیدل د دوی بشپړ سپړنې ته اړتیا لري.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, TPU v2 او v3 کې غوړیدل
د TPU او NPU ترمنځ توپیر څه دی؟
د ټینسر پروسس کولو واحدونو (TPUs) او عصبي پروسس کولو واحدونو (NPUs) ترمنځ توپیر د دوی په تاریخي پراختیا، معمارۍ ډیزاین، هدف غوښتنلیکونو، او د ماشین زده کړې هارډویر سرعت په ساحه کې د ایکوسیستم ادغام کې دی. دواړه ډوله پروسس کونکي د مصنوعي عصبي شبکو د کمپیوټري غوښتنو اداره کولو لپاره په هدف جوړ شوي دي، بیا هم هر یو په کې یو ځانګړی ځای لري.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
په حقیقي ژوند کې، ایا موږ باید د ماشین زده کړې انجینر په توګه د ګوګل کلاوډ وسایل زده کړو یا پلي کړو؟ د Azure کلاوډ ماشین زده کړې یا AWS کلاوډ ماشین زده کړې رولونو په اړه څه؟ ایا دوی یو بل ته ورته دي یا له یو بل څخه توپیر لري؟
د ماشین زده کړې انجنیر چې په ریښتینې نړۍ چاپیریال کې کار کوي ډیری وختونه به د کلاوډ کمپیوټري پلیټ فارمونو لکه ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP)، مایکروسافټ ازور، او ایمیزون ویب خدماتو (AWS) سره مخ شي. د دې پلیټ فارمونو څخه هر یو د وسیلو، کتابتونونو، او مدیریت شوي خدماتو سویټ چمتو کوي چې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو پراختیا، ځای پرځای کولو او ساتنې اسانتیا لپاره جوړ شوي دي. پوهیدل