Ma serîlêdana mobîl a Android-ê heye ku dikare ji bo rêveberiya Platforma Google Cloud were bikar anîn?
Erê, gelek serîlêdanên mobîl Android-ê hene ku dikarin ji bo birêvebirina Google Cloud Platform (GCP) werin bikar anîn. Van sepanan ji pêşdebiran û rêvebirên pergalê re nermbûnek peyda dikin ku di rê de çavkaniyên xwe yên ewr bişopînin, rêvebirin û pirsgirêkan çareser bikin. Yek ji van serîlêdanan serîlêdana fermî ya Google Cloud Console ye, ku li Google Play Store-ê heye. Ew
Awayên birêvebirina Platforma Cloud Google çi ne?
Birêvebirina Google Cloud Platform (GCP) bi karanîna cûrbecûr alav û teknîkan ve girêdayî ye ku meriv bi karîgerî çavkaniyan bi rê ve bibe, performansê bişopîne, û ewlekarî û lihevhatinê misoger bike. Gelek awayên birêvebirina GCP-ê bi bandor hene, her yek ji armancek taybetî di pêşkeftin û çerxa jiyanê de kar dike. 1. Google Cloud Console: Google Cloud Console bingeheke webê ye
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introductions, Pêşvebir û amûrên rêveberiyê yên GCP
Ma Keras ji TFlearn pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a TensorFlow çêtir e?
Keras û TFlearn du pirtûkxaneyên fêrbûna kûr a populer in ku li ser TensorFlow, pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ya hêzdar ji bo fêrbûna makîneyê ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin hatine çêkirin. Dema ku hem Keras û hem jî TFlearn armanc dikin ku pêvajoya avakirina torên neuralî hêsan bikin, di navbera her duyan de cûdahî hene ku dibe ku yek li gorî taybetmendiyê bijarek çêtir bikin.
Di TensorFlow 2.0 û paşê de, danişîn êdî rasterast nayên bikar anîn. Ma sedemek ji bo karanîna wan heye?
Di TensorFlow 2.0 û guhertoyên paşîn de, têgîna danişînan, ku di guhertoyên berê yên TensorFlow de hêmanek bingehîn bû, hate hilweşandin. Rûniştin di TensorFlow 1.x de hatin bikar anîn da ku grafîkan an beşên grafîkan bicîh bînin, ku destûrê dide kontrolê ka kengî û li ku derê hesab çêdibe. Lêbelê, bi danasîna TensorFlow 2.0, darvekirina dilxwaz bû
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow, Bingehên TensorFlow
Di Google Vision API-ê de hin kategoriyên pêşwext ji bo naskirina tiştan çi ne?
Google Vision API, beşek ji kapasîteyên fêrbûna makîneya Google Cloud, fonksiyonên pêşkeftî yên têgihîştina wêneyê pêşkêşî dike, tevî naskirina tiştan. Di çarçoweya naskirina tiştan de, API komek kategoriyên pêşwextkirî bikar tîne da ku tiştên di hundurê wêneyan de rast nas bike. Van kategoriyên pêşdebirkirî ji bo dabeşkirina modelên fêrbûna makîneya API-yê wekî xalên referansê kar dikin
Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev embedding in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Nerîta çarçoveyê ya Fêrbûna Avakirî ya Neural
Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
Max pooling di Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de operasyonek krîtîk e ku di derxistina taybetmendiyê û kêmkirina pîvanê de rolek girîng dilîze. Di çarçoweya peywirên dabeşkirina wêneyê de, berhevkirina max piştî qatên hevedudanî tê sepandin da ku nexşeyên taybetmendiyê dakêşin, ku di girtina taybetmendiyên girîng de digel kêmkirina tevliheviya hesabkirinê dibe alîkar. Armanca bingehîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Bikaranîna TensorFlow ji bo dabeşkirina wêneyên cilan
Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
Derxistina taybetmendiyê di pêvajoya tora neuralî ya tevlihev (CNN) de gavek girîng e ku ji bo peywirên naskirina wêneyê tê sepandin. Di CNN de, pêvajoya derxistina taybetmendiyê derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê vedihewîne da ku dabeşkirina rastîn hêsantir bike. Ev pêvajo bingehîn e ji ber ku nirxên pixelên xav ên ji wêneyan rasterast ji bo karên dabeşkirinê ne maqûl in. Ji
Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
Di warê modelên fêrbûna makîneyê de ku li TensorFlow.js têne xebitandin, karanîna fonksiyonên fêrbûna asynchron ne hewceyek bêkêmasî ye, lê ew dikare bi girîngî performans û karbidestiya modelan zêde bike. Fonksiyonên fêrbûna asynkron di xweşbînkirina pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dileyzin û rê didin ku hesaban bêne kirin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê
Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
TensorFlow Keras Tokenizer API destûrê dide tokenîzekirina bikêrhatî ya daneyên nivîsê, ku di peywirên Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de gavek girîng e. Dema ku di TensorFlow Keras de mînakek Tokenizer mîheng dike, yek ji pîvanên ku dikare were danîn parametra `num_words` e, ku li gorî frekansê hejmara herî zêde ya peyvan diyar dike ku bêne girtin.