რა რესურსებს უზრუნველყოფს Google მანქანათმცოდნეობის პროექტებისთვის?
Google უზრუნველყოფს რესურსების ფართო სპექტრს მანქანური სწავლების პროექტებისთვის მისი Google Cloud Platform (GCP) ეკოსისტემის მეშვეობით. ეს რესურსები შექმნილია დეველოპერებისა და მონაცემთა მეცნიერების მხარდასაჭერად მანქანური სწავლების მოდელების ეფექტურად და ეფექტურად გამოყენებაში, ტრენინგში და გამოყენებაში. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით სხვადასხვა რესურსებს, რომლებსაც Google გთავაზობთ მანქანათმცოდნეობის პროექტებისთვის.
რა არის ყოველდღიური გამოცდილება, რომელიც იყენებს მანქანურ სწავლებას?
მანქანური სწავლება, ხელოვნური ინტელექტის ქვედარგი, არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს ისწავლონ მონაცემებიდან და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ღრუბლოვანი გამოთვლის მოსვლასთან ერთად, მანქანათმცოდნეობა უფრო ხელმისაწვდომი გახდა და იგი გამოიყენება სხვადასხვა ყოველდღიურ გამოცდილებაში. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ ზოგიერთს
როგორ აკეთებს მანქანური სწავლება პროგნოზებს ახალ მაგალითებზე?
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შექმნილია ახალ მაგალითებზე პროგნოზების გასაკეთებლად არსებული მონაცემებიდან მიღებული შაბლონებისა და ურთიერთობების გამოყენებით. Cloud Computing-ის და კონკრეტულად Google Cloud Platform (GCP) ლაბორატორიების კონტექსტში, ამ პროცესს ხელს უწყობს ძლიერი Machine Learning Cloud ML Engine-ით. იმის გასაგებად, თუ როგორ აკეთებს მანქანური სწავლება პროგნოზებს
რა არის ძირითადი აქტივობები ჩართული მანქანათმცოდნეობაში?
მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მონაცემებიდან და მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ღრუბლოვანი გამოთვლის კონტექსტში, კონკრეტულად Google Cloud Platform (GCP) და მისი Cloud ML Engine, არის რამდენიმე ძირითადი აქტივობა ჩართული
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP ლაბორატორიები, მანქანა სწავლა Cloud ML ძრავით, გამოცდის მიმოხილვა
რა განსხვავებაა მანქანათმცოდნეობასა და ხელოვნურ ინტელექტს (AI) შორის ღრუბლოვანი გამოთვლის კონტექსტში?
ღრუბლოვანი გამოთვლის კონტექსტში, მანქანათმცოდნეობა და ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის ორი განსხვავებული, მაგრამ ურთიერთდაკავშირებული კონცეფცია. მანქანათმცოდნეობა გულისხმობს პროცესს, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ თავიანთი შესრულება კონკრეტულ დავალებაზე ცალსახად დაპროგრამების გარეშე. მეორეს მხრივ, AI არის უფრო ფართო სფერო, რომელიც მოიცავს