Daneyên TensorFlow di TensorFlow 2.0 de cûrbecûr avantajên peyda dikin, ku wan ji bo hilberandina daneyê û perwerdehiya modelê di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de amûrek hêja dike. Van avantajên ji prensîbên sêwiranê yên daneyên TensorFlow-ê derdikevin, ku pêşî li berkarî, nermbûn û karanîna hêsan digirin. Di vê bersivê de, em ê avantajên sereke yên karanîna daneyên TensorFlow bikolin, li ser bingeha zanîna rastîn ravekirinek berfireh û berfireh a nirxa wan a dîdaktîk peyda bikin.
Yek ji avantajên sereke yên daneyên TensorFlow bi TensorFlow 2.0 re yekbûna wan a bêkêmasî ye. Daneyên TensorFlow bi taybetî hatine sêwirandin ku bi TensorFlow re baş bixebitin, API-a-asta bilind peyda dike ku dihêle bikarhêner bi hêsanî daneyan ji bo perwerdehiya modelê barkirin û pêşdebirin. Ev yekbûn sazkirina lûleya daneyê hêsan dike, rê dide lêkolîner û pêşdebiran ku bêtir li ser mîmariya model û pêvajoya perwerdehiyê bisekinin. Bi vegirtina mantiqa barkirina daneyê û pêş-pêvajoyê re, danehevên TensorFlow gelek hûrguliyên nizm ji holê radike, tevliheviya kodê kêm dike û wê bêtir xwendin û domandin.
Feydeyek din a daneyên TensorFlow kapasîteyên wan ên hilberandina daneyê ye. Daneyên TensorFlow ji bo performansê xweşbîn in, rê dide bikarhêneran ku bi bandorkerî daneyên mezin bi rê ve bibin û veguherînên daneya tevlihev pêk bînin. Ew ji bo zêdekirina daneyê, şêlandin, hevgirtin, û pêşîgirtinê, ku bi hêsanî dikarin li ser lûleya daneyê werin sepandin, karûbarên cihêreng peyda dikin. Van operasyonan bi rengek pir xweşbîn têne bicîh kirin, ku grafika hesabkerî ya TensorFlow û kapasîteyên pêvajoyek paralel bikar tîne. Wekî encamek, danûstendinên TensorFlow dikarin bi girîngî lûleya hilberandina daneyê bileztir bikin, perwerdehiya modela zûtir û ceribandinê bike.
Zelalbûn avantajek din a sereke ya daneyên TensorFlow e. Ew cûrbecûr formatên daneyê piştgirî dikin, di nav de formên hevpar ên wekî CSV, JSON, û TFRecord, û her weha formên xwerû bi karanîna fonksiyonên diyarkirî yên bikarhêner. Ev nermbûn dihêle bikarhêneran bi hêsanî berhevokên daneya TensorFlow li gorî hewcedariyên daneya xweya taybetî biguhezînin, bêyî ku çavkaniyek daneyê an formatê hebe. Digel vê yekê, daneyên TensorFlow API-ya domdar ji bo birêvebirina celebên daneyan peyda dikin, guheztina di navbera daneyan de hêsantir dike û bi veavakirinên daneya cihê ceribandinê dike. Ev nermbûn bi taybetî di lêkolîn û pêşkeftina AI-ê de bi qîmet e, ku dane bi gelemperî di formên cihêreng de tê û pêdivî ye ku bi awayên cihêreng werin hilanîn û veguheztin.
Digel vê yekê, daneyên TensorFlow berhevokek dewlemend a danûstendinên pêş-avakirî pêşkêşî dike, ku dikare rasterast ji bo karên cihêreng ên fêrbûna makîneyê were bikar anîn. Van danûstendinan cûrbecûr domanan vedihewîne, di nav de dîtina komputerê, pêvajoya zimanê xwezayî, û analîza rêzikên demê. Mînakî, pirtûkxaneya daneyên TensorFlow daneyên populer ên mîna CIFAR-10, MNIST, IMDB, û gelekên din vedihewîne. Van danûstendinên pêş-avakirî bi fonksiyonên barkirina daneya standardkirî û pêş-processing têne, rê dide bikarhêneran ku zû dest bi xebatê li ser modelên xwe bikin bêyî ku hewcedariya pêş-processing daneya berfireh bikin. Ev pêvajoya pêşkeftinê bileztir dike û ji nû ve hilberandinê hêsantir dike, ji ber ku lêkolîner dikarin bi hêsanî encamên xwe bi karanîna heman daneyan parve bikin û bidin ber hev.
Daneyên TensorFlow di TensorFlow 2.0 de gelek avantajan peyda dikin, di nav de entegrasyona bêkêmasî ya bi TensorFlow, kapasîteyên hilberandina daneya bikêrhatî, nermbûna di karanîna formatên daneya cihêreng, û berhevokek dewlemend a danehevên pêş-avakirî de. Van feydeyan danehevên TensorFlow dikin amûrek hêja ji bo danûstendina daneyê û perwerdehiya modelê di warê AI-yê de, rê dide lêkolîner û pêşdebiran ku bala xwe bidin ser aliyên bingehîn ên xebata xwe û pêvajoya pêşkeftinê bilezînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin