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.
Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
Text-to-speech (TTS) teknolojiyek e ku nivîsê vediguherîne zimanê axaftinê. Di çarçoweya Hişmendiya Hunerî û Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, TTS di zêdekirina ezmûn û gihîştina bikarhêner de rolek girîng dilîze. Bi karanîna algorîtmayên fêrbûna makîneyê, pergalên TTS dikarin ji nivîsa nivîskî axaftina mîna mirovan çêkin, ku sepanan bi rêya axaftinê bi bikarhêneran re têkilî daynin.
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 fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
Dema ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re mijûl dibin, çend sînor hene ku hewce ne ku bêne hesibandin da ku karûbar û bikêrhatîbûna modelên ku têne pêşve xistin were misoger kirin. Van sînoran dikarin ji aliyên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker, astengiyên bîranînê, kalîteya daneyê, û tevliheviya modelê derkevin holê. Yek ji sînorên bingehîn ên sazkirina daneyên mezin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
Fêrbûna makîneyê di arîkariya diyalogê de di nav qada Zehmetiya Hunerî de rolek girîng dilîze. Alîkariya diyalogîk diafirîne pergalên ku dikarin bi bikarhêneran re danûstandinan bikin, pirsên wan fam bikin, û bersivên têkildar peyda bikin. Ev teknolojî bi berfirehî di chatbots, arîkarên virtual, serîlêdanên karûbarê xerîdar û hêj bêtir tê bikar anîn. Di çarçoveya Google Cloud Machine de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
TensorFlow Playground amûrek înteraktîf e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin û dihêle bikarhêneran bingehên torên neuralî bikolin û fam bikin. Vê platformê navgînek dîtbar peyda dike ku bikarhêner dikarin bi mîmariyên tora neuralî, fonksiyonên aktîfkirinê, û danûstendinên cihêreng ceribandinê bikin da ku bandora wan li ser performansa modelê bişopînin. TensorFlow Playground ji bo çavkaniyek hêja ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
Daneyek mezintir di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di nav Google Cloud Machine Learning de, ji berhevokek daneyan re vedibêje ku bi mezinahî û tevliheviyê berfireh e. Girîngiya databasek mezin di kapasîteya wê de ye ku performans û rastbûna modelên fêrbûna makîneyê zêde bike. Dema ku databasek mezin e, tê de ye
Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, hîperparametre di destnîşankirina performans û tevgera algorîtmayek de rolek girîng dilîzin. Hîperparametre parameterên ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Di dema perwerdehiyê de hîn nabin; di şûna wê de, ew pêvajoya fêrbûnê bixwe kontrol dikin. Berevajî vê, pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de, wekî giran, têne fêr kirin
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
Fêrbûna ensambleyê çi ye?
Fêrbûna Ensembleyê teknolojiyek fêrbûna makîneyê ye ku tê de gelek modelan berhev dike da ku performansa giştî û hêza pêşbîniya pergalê baştir bike. Fikra bingehîn a li pişt fêrbûna ensembleyê ev e ku bi berhevkirina pêşbîniyên pir modelan re, modela encam bi gelemperî dikare ji yek ji modelên kesane yên têkildar derkeve pêş. Gelek nêzîkatiyên cuda hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye