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 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
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 روزنې دمخه معلومات څنګه چمتو او پاک کړئ؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه کله چې د پلیټ فارمونو سره کار کول لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، د معلوماتو چمتو کول او پاکول یو مهم ګام دی چې په مستقیم ډول د هغه ماډلونو فعالیت او دقت اغیزه کوي چې تاسو یې وده کوئ. پدې پروسه کې ډیری مرحلې شاملې دي، هر یو ډیزاین شوی ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې د روزنې لپاره کارول شوي معلومات لوړ دي
د ماشین زده کړې ځانګړي ستراتیژۍ او ماډل غوره کولو لپاره د ګوتو قواعد څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې په برخه کې د یوې ځانګړې ستراتیژۍ په پام کې نیولو سره، په ځانګړې توګه کله چې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې چاپیریال کې د ژورو عصبي شبکو او اټکل کونکو کارول، د ګوتو او پیرامیټونو ډیری بنسټیز قواعد باید په پام کې ونیول شي. دا لارښوونې د غوره شوي ماډل یا ستراتیژۍ مناسبیت او احتمالي بریالیتوب په ټاکلو کې مرسته کوي، دا ډاډه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
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 څو اونیو څخه تر څو میاشتو پورې د بنسټ ایښودلو لپاره هرچیرې مصرف کړي.
ایا د ګوګل ویژن API د Python سره کارول کیدی شي؟
د ګوګل کلاوډ ویژن API یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ لخوا وړاندیز کیږي چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د دوی غوښتنلیکونو کې د عکس تحلیل وړتیاوې مدغم کړي. دا API د ځانګړتیاوو پراخه لړۍ وړاندې کوي، پشمول د عکس لیبل کول، د اعتراض کشف کول، د نظری کرکټر پیژندنه (OCR)، او نور. دا غوښتنلیکونو ته وړتیا ورکوي چې د ګوګل په کارولو سره د عکسونو مینځپانګه درک کړي
کله چې د معلوماتو پاکول، څنګه کولی شو ډاډ ترلاسه کړو چې ډاټا متعصبه نه ده؟
ډاډ ترلاسه کول چې د ډیټا پاکولو پروسې له تعصب څخه پاکې دي د ماشین زده کړې په برخه کې یوه جدي اندیښنه ده ، په ځانګړي توګه کله چې د پلیټ فارمونو کارول لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې. د ډیټا پاکولو پرمهال تعصب کولی شي د پیچلي ماډلونو لامل شي ، کوم چې په پایله کې غلط یا غیر عادلانه وړاندوینې رامینځته کولی شي. دې مسئلې ته د رسیدو لپاره څو اړخیز چلند ته اړتیا ده
- 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
ولې د ماشین زده کړه مهمه ده؟
د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) یو مهم فرعي سیټ دی چې په مختلفو سکتورونو کې یې د بدلون وړ ظرفیت له امله د پام وړ پاملرنه او پانګونه ترلاسه کړې. د دې اهمیت د دې وړتیا لخوا په ګوته کیږي چې سیسټمونه د ډیټا څخه زده کړي ، نمونې وپیژني او د لږترلږه انساني مداخلې سره پریکړې وکړي. دا وړتیا په ځانګړې توګه مهمه ده