دا لارښود تاسو ته د ستونزې له تعریف څخه تر پلي کولو پورې د هر مهم ګام له لارې لارښوونه کوي، د عمل وړ وسیلو او متخصص تخنیکونو لخوا ملاتړ کیږي.
هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:
🔗 د پایتون AI وسیلې - وروستی لارښود د
پایتون پراختیا کونکو لپاره غوره AI وسیلې وپلټئ ترڅو ستاسو د کوډ کولو او ماشین زده کړې پروژې سوپرچارج کړي.
🔗 د مصنوعي ذهانت د تولید وسایل - د مصنوعي ذهانت د اسسټنټ سټور سره موثریت زیات کړئ
د مصنوعي ذهانت د تولید غوره وسایل ومومئ چې ستاسو د دندو ساده کولو او ستاسو د محصول لوړولو کې مرسته کوي.
🔗 د کوډ کولو لپاره کوم AI غوره دی؟ د AI کوډ کولو غوره معاونین
د مخکښو AI کوډ کولو معاونینو سره پرتله کړئ او ستاسو د سافټویر پراختیا اړتیاو لپاره غوره فټ ومومئ.
🧭 لومړی ګام: ستونزه تعریف کړئ او روښانه اهداف وټاکئ
مخکې لدې چې تاسو د کوډ یوه کرښه ولیکئ، روښانه کړئ څه حل کوئ:
🔹 د ستونزې پیژندنه : د کاروونکي د درد نقطه یا فرصت تعریف کړئ.
🔹 د هدف ټاکل : د اندازه کولو وړ پایلې تنظیم کړئ (د مثال په توګه، د غبرګون وخت 40٪ کم کړئ).
🔹 د امکان سنجونې چک : ارزونه وکړئ چې ایا AI سمه وسیله ده.
📊 دوهم ګام: د معلوماتو راټولول او چمتو کول
مصنوعي ذهانت هغومره هوښیار دی لکه څومره چې تاسو یې ورکوئ:
🔹 د معلوماتو سرچینې : APIs، ویب سکریپینګ، د شرکت ډیټابیسونه.
🔹 پاکول : د خالي، بهر، نقلونو اداره کول.
🔹 تشریح : د څارنې زده کړې ماډلونو لپاره اړین دی.
🛠️ دریم ګام: سم وسایل او پلیټ فارمونه غوره کړئ
د وسیلې انتخاب ستاسو د کار جریان په ډراماتیک ډول اغیزمن کولی شي. دلته د غوره انتخابونو پرتله کول دي:
🧰 د پرتله کولو جدول: د مصنوعي ذهانت وسیلو جوړولو لپاره غوره پلیټ فارمونه
| وسیله/پلیټ فارم | ډول | غوره لپاره | ځانګړتیاوې | لینک |
|---|---|---|---|---|
| جوړ کړئ.xyz | بې کوډ | پیل کونکي، چټک پروټوټایپینګ | د ډریګ او ډراپ جوړونکی، دودیز کاري جریان، د GPT ادغام | 🔗 سفر |
| آټو جي پي ټي | خلاص سرچینه | د اتومات کولو او د مصنوعي ذهانت د اجنټ کاري جریان | د GPT پر بنسټ د دندې اجرا کول، د حافظې ملاتړ | 🔗 سفر |
| تکرارول | IDE + AI | پراختیا ورکوونکي او همکار ټیمونه | د براوزر پر بنسټ IDE، د AI چیٹ مرسته، د ځای پرځای کولو لپاره چمتو | 🔗 سفر |
| غېږ نیونکی مخ | ماډل هب | د کوربه توب او ښه کولو ماډلونه | د ماډل APIs، د ډیمو لپاره ځایونه، د ټرانسفارمرز کتابتون ملاتړ | 🔗 سفر |
| ګوګل کولاب | کلاوډ IDE | څیړنه، ازموینه، او د ML روزنه | وړیا GPU/TPU لاسرسی، د ټینسر فلو/پای ټورچ ملاتړ کوي | 🔗 سفر |
🧠 څلورم ګام: د ماډل انتخاب او روزنه
🔹 یو ماډل غوره کړئ:
-
طبقه بندي: لوژستیکي ریګریشن، د پریکړې ونې
-
NLP: ټرانسفارمرونه (د مثال په توګه، BERT، GPT)
-
لید: سي این این، یولو
🔹 روزنه:
-
د TensorFlow، PyTorch په څیر کتابتونونه وکاروئ
-
د ضایع کیدو دندو، دقت میټریکونو په کارولو سره ارزونه وکړئ
🧪 پنځم ګام: ارزونه او اصلاح
🔹 د اعتبار ورکولو سیټ : د ډیر فټینګ مخه ونیسئ
🔹 هایپر پیرامیټر ټونینګ : د گرډ لټون، بایسیان میتودونه
🔹 متقابل اعتبار : د پایلو پیاوړتیا زیاتوي
🚀 شپږم ګام: ځای پرځای کول او څارنه
🔹 د REST APIs یا SDKs له لارې په ایپسونو کې
مدغم کړئ 🔹 د هګینګ فیس سپیسز، AWS سیج میکر په څیر پلیټ فارمونو په کارولو سره
ځای په ځای کړئ 🔹 د ډریفټ، فیډبیک لوپونو، او اپټایم لپاره څارنه وکړئ
📚 نورې زده کړې او سرچینې
-
د مصنوعي ذهانت عناصر - د پیل کونکو لپاره یو دوستانه آنلاین کورس.
-
AI2Apps - د اجنټ سټایل غوښتنلیکونو جوړولو لپاره یو نوښتګر IDE.
-
Fast.ai – د کوډ ورکوونکو لپاره عملي ژوره زده کړه.