ولې د ماشین زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو مرحله په جلا ازموینې ډیټاسیټ کې اړینه ده، او که دا مرحله پریښودل شي نو څه پیښ کیدی شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د یوې جلا ازموینې ډیټاسیټ په اړه د ماډل فعالیت ارزونه یو بنسټیز عمل دی چې د وړاندوینې ماډلونو اعتبار او عمومي کولو ملاتړ کوي. دا ګام د څو دلیلونو لپاره د ماډل پراختیا پروسې لپاره لازمي دی، هر یو د ماډل د وړاندوینو قوي او اعتبار سره مرسته کوي. لومړی، لومړنی هدف
په نننۍ نړۍ کې د ماشین زده کړې ریښتینی ارزښت څه دی، او موږ څنګه کولی شو د هغې ریښتینی اغیز د یوازې ټیکنالوژیکي لوړوالي څخه توپیر کړو؟
د ماشین زده کړه (ML)، د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه فرعي برخه، په مختلفو سکتورونو کې د بدلون راوستلو ځواک ګرځیدلی، چې د پریکړې کولو پروسو د لوړولو، د عملیاتو د ښه کولو، او د پیچلو ستونزو لپاره د نوښتګرو حلونو رامینځته کولو له لارې د پام وړ ارزښت وړاندې کوي. د دې ریښتینی ارزښت د دې وړتیا کې دی چې د معلوماتو پراخه اندازه تحلیل کړي، نمونې وپیژني، او د لږترلږه سره وړاندوینې یا پریکړې رامینځته کړي.
که څوک د ګوګل ماډل کاروي او په خپل مثال یې روزنه ورکوي ایا ګوګل د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي؟
کله چې د ګوګل ماډل کاروئ او په خپل مثال یې روزنه ورکوئ، دا پوښتنه چې ایا ګوګل ستاسو د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي، په ډیری فکتورونو پورې اړه لري، پشمول د ګوګل ځانګړي خدمت یا وسیله چې تاسو یې کاروئ او د دې وسیلې سره تړلي د خدماتو شرایط. د ګوګل کلاوډ ماشین په شرایطو کې
څنګه یو څوک پوهیږي چې د ML کوم ماډل باید وکارول شي، مخکې له دې چې روزنه ورکړل شي؟
د روزنې دمخه د مناسب ماشین زده کړې ماډل غوره کول د بریالي مصنوعي ذهانت سیسټم پراختیا کې یو اړین ګام دی. د ماډل انتخاب کولی شي د حل فعالیت، دقت او موثریت باندې د پام وړ اغیزه وکړي. د باخبره پریکړې کولو لپاره، یو څوک باید ډیری فکتورونه په پام کې ونیسي، پشمول د معلوماتو طبیعت، د ستونزې ډول، محاسبه
ایا د زړه د ناروغۍ د خطر وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړه د روغتیا پاملرنې سکتور کې د یوې پیاوړې وسیلې په توګه راڅرګنده شوې، په ځانګړې توګه د زړه د ناروغۍ (CHD) د خطر وړاندوینې په برخه کې. د زړه د زړه ناروغي، یو حالت چې د پلاک د جوړیدو له امله د زړه د شریانونو د تنګیدو لخوا مشخص کیږي، په ټوله نړۍ کې د ناروغۍ او مړینې یو مخکښ لامل پاتې دی. د ارزونې دودیز چلند
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 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.