უნდა ვივარჯიშო ეს გაკვეთილები gcp პლატფორმაზე?
პრაქტიკული გაკვეთილები Google Cloud Platform-ზე (GCP) შეიძლება იყოს ძალიან მომგებიანი, როდესაც საქმე ეხება Cloud Content Delivery Network (CDN) სერვისების გაგებასა და დანერგვას. GCP გთავაზობთ მყარ ინფრასტრუქტურას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეისწავლონ CDN სერვისებთან დაკავშირებული სხვადასხვა ფუნქციები და ფუნქციები. GCP პლატფორმაზე გაკვეთილების გატარებით, ინდივიდებს შეუძლიათ მიიღონ პრაქტიკული გამოცდილება
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP ძირითადი ცნებები, Cloud CDN
რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, არსებობს რამდენიმე შეზღუდვა, რომელიც გასათვალისწინებელია შემუშავებული მოდელების ეფექტურობისა და ეფექტურობის უზრუნველსაყოფად. ეს შეზღუდვები შეიძლება წარმოიშვას სხვადასხვა ასპექტებიდან, როგორიცაა გამოთვლითი რესურსები, მეხსიერების შეზღუდვები, მონაცემთა ხარისხი და მოდელის სირთულე. დიდი მონაცემთა ნაკრების დაყენების ერთ-ერთი მთავარი შეზღუდვა
შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
მანქანური სწავლება გადამწყვეტ როლს თამაშობს დიალოგურ დახმარებაში ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. დიალოგის დახმარება გულისხმობს სისტემების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ ჩაერთონ მომხმარებლებთან საუბრებში, გაიგონ მათი შეკითხვები და უზრუნველყონ შესაბამისი პასუხები. ეს ტექნოლოგია ფართოდ გამოიყენება ჩატბოტებში, ვირტუალურ ასისტენტებში, მომხმარებელთა მომსახურების აპლიკაციებში და სხვა. Google Cloud Machine-ის კონტექსტში
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, GCP BigQuery და მონაცემთა ნაკრებების გახსნა
რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
TensorFlow Playground არის Google-ის მიერ შემუშავებული ინტერაქტიული ვებ-დაფუძნებული ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიკვლიონ და გაიგონ ნერვული ქსელების საფუძვლები. ეს პლატფორმა უზრუნველყოფს ვიზუალურ ინტერფეისს, სადაც მომხმარებლებს შეუძლიათ ექსპერიმენტი გაუკეთონ სხვადასხვა ნერვული ქსელის არქიტექტურას, აქტივაციის ფუნქციებს და მონაცემთა ნაკრებებს, რათა დააკვირდნენ მათ გავლენას მოდელის შესრულებაზე. TensorFlow Playground არის ღირებული რესურსი
რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
უფრო დიდი მონაცემთა ბაზა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით Google Cloud Machine Learning-ში, ეხება მონაცემთა კრებულს, რომელიც არის ვრცელი ზომითა და სირთულით. უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრების მნიშვნელობა მდგომარეობს მის უნარში გააძლიეროს მანქანური სწავლის მოდელების შესრულება და სიზუსტე. როდესაც მონაცემთა ნაკრები დიდია, ის შეიცავს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google ინსტრუმენტები მანქანური სწავლებისთვის, Google მანქანა სწავლის მიმოხილვა
რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში ჰიპერპარამეტრები გადამწყვეტ როლს თამაშობენ ალგორითმის მუშაობისა და ქცევის განსაზღვრაში. ჰიპერპარამეტრები არის პარამეტრები, რომლებიც დაყენებულია სასწავლო პროცესის დაწყებამდე. მათ არ სწავლობენ ტრენინგის დროს; სამაგიეროდ, ისინი თავად აკონტროლებენ სასწავლო პროცესს. ამის საპირისპიროდ, მოდელის პარამეტრები სწავლობენ ვარჯიშის დროს, როგორიცაა წონა
რა არის cloud computing?
Cloud Computing არის პარადიგმა, რომელიც მოიცავს სხვადასხვა გამოთვლითი სერვისების მიწოდებას ინტერნეტით. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს წვდომა და გამოიყენონ რესურსების ფართო სპექტრი, როგორიცაა სერვერები, საცავი, მონაცემთა ბაზები, ქსელები, პროგრამული უზრუნველყოფა და სხვა, ფიზიკური ინფრასტრუქტურის ფლობის ან მართვის საჭიროების გარეშე. ეს მოდელი გთავაზობთ მოქნილობას, მასშტაბურობას, ხარჯების ეფექტურობას და გაუმჯობესებულ შესრულებას შედარებით
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, შესავალი, GCP აუცილებელი საგნები
ახორციელებს თუ არა GSM სისტემა თავის ნაკადის შიფრს Linear Feedback Shift Registers-ის გამოყენებით?
კლასიკური კრიპტოგრაფიის სფეროში, GSM სისტემა, რომელიც ნიშნავს მობილური კომუნიკაციების გლობალურ სისტემას, იყენებს 11 ხაზოვანი უკუკავშირის ცვლის რეგისტრს (LFSR), რომლებიც ურთიერთდაკავშირებულია ძლიერი ნაკადის შიფრის შესაქმნელად. მრავალი LFSR-ის ერთად გამოყენების ძირითადი მიზანია დაშიფვრის მექანიზმის უსაფრთხოების გაძლიერება სირთულისა და შემთხვევითობის გაზრდით.
მოიგო თუ არა Rijndael შიფრმა NIST-ის კონკურსის მოწოდება, რომ გახდეს AES კრიპტოსისტემა?
Rijndael შიფრმა გაიმარჯვა 2000 წელს სტანდარტებისა და ტექნოლოგიების ეროვნული ინსტიტუტის (NIST) მიერ ჩატარებულ კონკურსში, რათა გამხდარიყო Advanced Encryption Standard (AES) კრიპტოსისტემა. ეს კონკურსი ორგანიზებული იყო NIST-ის მიერ, რათა შეერჩია ახალი სიმეტრიული გასაღების დაშიფვრის ალგორითმი, რომელიც ჩაანაცვლებს მოძველებულ მონაცემთა დაშიფვრის სტანდარტს (DES), როგორც უსაფრთხოების სტანდარტს.
- გამოქვეყნებულია კიბერ უსაფრთხოება, EITC/IS/CCF კლასიკური კრიპტოგრაფიის საფუძვლები, AES დაბლოკავს შიფრაციის კრიპტოსისტემას, დაშიფვრის დამატებითი სტანდარტი (AES)
რა არის საჯარო გასაღების კრიპტოგრაფია (ასიმეტრიული კრიპტოგრაფია)?
საჯარო გასაღების კრიპტოგრაფია, ასევე ცნობილი როგორც ასიმეტრიული კრიპტოგრაფია, არის ფუნდამენტური კონცეფცია კიბერუსაფრთხოების სფეროში, რომელიც წარმოიშვა კერძო გასაღების კრიპტოგრაფიაში გასაღების განაწილების საკითხის გამო (სიმეტრიული კრიპტოგრაფია). მიუხედავად იმისა, რომ გასაღების განაწილება მართლაც მნიშვნელოვანი პრობლემაა კლასიკურ სიმეტრიულ კრიპტოგრაფიაში, საჯარო გასაღების კრიპტოგრაფია შესთავაზა ამ პრობლემის გადაჭრის გზას, მაგრამ დამატებით დაინერგა