د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کوئ ، نو ډیری محدودیتونه شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د ماډلونو موثریت او اغیزمنتوب رامینځته کیږي. دا محدودیتونه د مختلفو اړخونو څخه رامینځته کیدی شي لکه کمپیوټري سرچینې، د حافظې محدودیتونه، د معلوماتو کیفیت، او د ماډل پیچلتیا. د لوی ډیټاسیټونو نصبولو یو له لومړني محدودیتونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
یو منظم عصبي شبکه په حقیقت کې د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي. د دې پرتله کولو د پوهیدو لپاره، موږ اړتیا لرو چې د عصبي شبکو بنسټیز مفکورې او په ماډل کې د ډیری پیرامیټونو درلودلو اغیزې په پام کې ونیسو. عصبي شبکې د ماشین زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې له خوا الهام شوي
د ماشین زده کړې کې ډیر فټینګ څه شی دی او ولې پیښیږي؟
اوورفټینګ د ماشین زده کړې کې یوه عامه ستونزه ده چیرې چې ماډل د روزنې ډیټا کې خورا ښه فعالیت کوي مګر نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. دا هغه وخت پیښیږي کله چې ماډل خورا پیچلی شي او د روزنې ډیټا کې د شور او بیروني یادولو پیل کوي ، د دې پرځای چې اصلي نمونې او اړیکې زده کړي. په