TensorBoard çi ye?
TensorBoard di warê fêrbûna makîneyê de amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi gelemperî bi TensorFlow, pirtûkxaneya fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya Google-ê ve girêdayî ye. Ew hatiye dîzaynkirin ku ji bikarhêneran re bibe alîkar ku bi peydakirina komek amûrên dîtbariyê re performansa modelên fêrbûna makîneyê fam bikin, jêbirin û xweşbîn bikin. TensorBoard destûrê dide bikarhêneran ku cûrbecûr aliyên xwe bibînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
TensorFlow çi ye?
TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku bi berfirehî di warê îstîxbarata sûnî de tê bikar anîn. Ew hatiye sêwirandin ku rê bide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow bi taybetî ji ber nermbûn, pîvanbûn û karanîna xwe hêsan tê zanîn, ku ew ji bo her duyan vebijarkek populer dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Klasîfker çi ye?
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de dabeşkerek modelek e ku ji bo pêşbînkirina kategorî an pola xalek daneya têketinê tête perwerde kirin. Ew di fêrbûna çavdêrîkirî de têgehek bingehîn e, ku algorîtma ji daneyên perwerdehiya binavkirî fêr dibe da ku pêşbîniyên li ser daneyên nedîtî bike. Dabeşker bi berfirehî di sepanên cihêreng de têne bikar anîn
Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
Di TensorFlow de darvekirina dilxwaz modek e ku rê dide pêşkeftina bêtir xwerû û înteraktîf a modelên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî di qonaxên prototîp û debuggkirina pêşkeftina modelê de bikêr e. Di TensorFlow de, darvekirina dilxwaz rêyek e ku meriv tavilê operasyonan bike da ku nirxên konkret vegerîne, li hember darvekirina bingehîn-grafîk a kevneşopî ku li wir
Meriv çawa dikare dest bi çêkirina modelên AI-ê li Google Cloud-ê bike ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de?
Ji bo ku meriv dest bi rêwîtiya çêkirina modelên îstîxbarata sûnî (AI) bike ku bi karanîna Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de, pêdivî ye ku meriv rêgezek birêkûpêk bişopîne ku çend gavên sereke dihewîne. Van gavan têgihiştina bingehên fêrbûna makîneyê, naskirina xwe bi karûbarên AI-yê yên Google Cloud, sazkirina jîngehek pêşkeftinê, amadekirin û
Çima danişîn ji TensorFlow 2.0 ji bo darvekirina dilxwaz hatine rakirin?
Di TensorFlow 2.0 de, têgeha danişînan di berjewendiya darvekirina dilxwaz de hate rakirin, ji ber ku darvekirina dilxwaz rê dide nirxandina tavilê û xeletkirina hêsantir a operasyonan, ku pêvajo bikêrtir û Pythonic dike. Ev guhertin di ka TensorFlow de çawa tevdigere û bi bikarhêneran re danûstendinek girîng nîşan dide. Di TensorFlow 1.x de, danişîn hatin bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Daxuyaniyên çapkirinê li TensorFlow
Ma Google Vision API nasîna rûyê çalak dike?
Google Cloud Vision API amûrek hêzdar e ku kapasîteyên cihêreng ên analîzkirina wêneyan peyda dike, tevî tespîtkirin û naskirina rûyên di nav wêneyan de. Lêbelê, pêdivî ye ku meriv cûdahiya di navbera tespîtkirina rû û nasîna rû de zelal bike da ku pirsa di dest de çareser bike. Tespîtkirina rû, ku wekî tespîtkirina rû jî tê zanîn, pêvajoyek e
Meriv çawa modelek AI-yê ku fêrbûna makîneyê dike bicîh tîne?
Ji bo pêkanîna modelek AI-ê ku peywirên fêrbûna makîneyê pêk tîne, pêdivî ye ku meriv têgîn û pêvajoyên bingehîn ên ku di fêrbûna makîneyê de têkildar in fam bikin. Fêrbûna makîneyê (ML) binekomek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku rê dide pergalên ku ji ezmûnê fêr bibin û pêşde bibin bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin. Google Cloud Machine Learning platformek û amûrek peyda dike
Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
Dema ku di warê naskirina wêneyê de bi torên neuralî yên konvolutional (CNN) re dixebitin, pêdivî ye ku meriv encamên wêneyên rengîn li hember wêneyên gewr fêm bike. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, cûdahiya di navbera van her du celeb wêneyan de di hejmara kanalên wan de ye. Wêneyên rengîn, bi gelemperî
Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
Fonksiyonên aktîvkirinê di torên neuralî yên çêkirî de rolek girîng dileyzin, ku di destnîşankirina ka neuronek divê were çalak kirin an na de wekî hêmanek bingehîn xizmet dike. Têgîna fonksiyonên çalakkirinê bi rastî dikare bi şewitandina neuronan di mejiyê mirovan de were hesibandin. Mîna ku noyronek di mejî de dişewite an jî neçalak dimîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re