Em dikarin performansa modela CNN-ê di naskirina kûçikan li hember pisîkan de çawa binirxînin, û di vê çarçoveyê de rastiyek ji% 85 çi nîşan dide?
Ji bo nirxandina performansa modelek Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di nasîna kûçikan li hember pisîkan de, dikare çend metrîk were bikar anîn. Yek metrîka hevpar rastbûn e, ku rêjeya wêneyên bi rêkûpêk hatine veqetandin ji tevahiya hejmara wêneyên hatine nirxandin dipîve. Di vê çarçoveyê de, rastbûna 85% nîşan dide ku modela rast hatiye naskirin
Parçeyên sereke yên modela tora neuralî ya hevgirtî (CNN) çi ne ku di karên dabeşkirina wêneyê de têne bikar anîn?
Tora neuralî ya hevgirtî (CNN) celebek modela fêrbûna kûr e ku bi berfirehî ji bo karên dabeşkirina wêneyan tê bikar anîn. CNN di analîzkirina daneyên dîtbar de pir bi bandor hatine îsbat kirin û di karên cûrbecûr dîtina komputerê de performansa herî pêşkeftî bi dest xistine. Beşên sereke yên modela CNN-ê ku di karên dabeşkirina wêneyê de têne bikar anîn ev in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Bikaranîna torgiloka neural a konvulsiyon ji bo naskirina kûçikan vs pisîkan, Bikaranîna torê, Nirxandina îmtîhanê
Girîngiya şandina pêşbîniyan ji Kaggle re ji bo nirxandina performansa torê di naskirina kûçikan li hember pisîkan çi ye?
Radestkirina pêşbîniyan ji Kaggle re ji bo nirxandina performansa torgilokê di naskirina kûçikan de li hember pisîkan di warê îstîxbarata artificial (AI) de girîngiyek girîng digire. Kaggle, platformek populer a ji bo pêşbaziyên zanistiya daneyê, fersendek bêhempa peyda dike ku model û algorîtmayên cihêreng nîşan bide û berhev bike. Bi beşdarbûna pêşbaziyên Kaggle, lêkolîner û pispor dikarin
Berî ku em bi modela perwerdekirî re pêşbîniyan bikin, em çawa wêneyan ji nû ve şekil dikin da ku pîvanên pêwîst li hev bikin?
Ji nû ve şekildana wêneyan da ku bi pîvanên pêwîst re li hev bikin, berî çêkirina pêşbîniyan bi modelek perwerdekirî di warê fêrbûna kûr de, gavek pêşîn-pêvajoya bingehîn e. Ev pêvajo piştrast dike ku wêneyên têketinê heman pîvanên wêneyên ku di qonaxa perwerdehiyê de têne bikar anîn hene. Di çarçoveya naskirina kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna konvokî
Armanca dîtbarîkirina wêneyan û dabeşkirina wan di çarçeweya nasîna kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna tora neuralî ya hevgirtî çi ye?
Dîtina wêneyan û dabeşkirina wan di çarçoweya naskirina kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna tora neuralî ya pevgirêdayî çend armancên girîng re xizmet dike. Ev pêvajo ne tenê di têgihiştina xebata hundurîn a torê de dibe alîkar, lê di heman demê de di nirxandina performansa wê, tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel û bidestxistina têgihiştinên li ser nûnerên fêrbûyî de jî dibe alîkar. Yek ji
Rola TensorBoard di pêvajoya perwerdehiyê de çi ye? Meriv çawa dikare were bikar anîn da ku performansa modela me bişopîne û analîz bike?
TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku di pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna kûr de rolek girîng dilîze, nemaze di çarçoveya karanîna torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan. TensorBoard ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin, navbeynkarek berfireh û xwerû peyda dike da ku di dema perwerdehiyê de performansa modelekê bişopîne û analîz bike,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Bikaranîna torgiloka neural a konvulsiyon ji bo naskirina kûçikan vs pisîkan, Perwerdehiya torê, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa tora xwe bi karanîna fonksiyona `fit` perwerde dikin? Di dema perwerdehiyê de kîjan pîvan dikarin werin sererast kirin?
Fonksiyona `fit` di TensorFlow de ji bo perwerdekirina modelek tora neuralî tê bikar anîn. Perwerdehiya torgilokek li ser bingeha daneya têketinê û hilbera xwestinê verastkirina giranî û nerînên pîvanên modelê vedihewîne. Ev pêvajo wekî xweşbîniyê tê zanîn û ji bo torê ku fêr bibe û pêşbîniyên rast bike pir girîng e. Ji bo perwerdekirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Bikaranîna torgiloka neural a konvulsiyon ji bo naskirina kûçikan vs pisîkan, Perwerdehiya torê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca vesazkirina daneyan beriya perwerdekirina torê çi ye? Ev di TensorFlow de çawa tê kirin?
Ji nû ve şekilkirina daneyan berî perwerdekirina torê di warê fêrbûna kûr de bi TensorFlow re armancek girîng xizmet dike. Ew dihêle ku em daneyên têketinê bi rengek rast ava bikin ku bi mîmariya tora neuralî re hevaheng e û pêvajoya perwerdehiyê xweşbîn dike. Di vê çarçoveyê de, ji nû ve veguhertina daneyên têketinê vediguherîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Bikaranîna torgiloka neural a konvulsiyon ji bo naskirina kûçikan vs pisîkan, Perwerdehiya torê, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa daneyên perwerdehiya xwe di nav komên perwerdehî û ceribandinê de vediqetînin? Çima ev gav girîng e?
Ji bo ku bi bandor torgilokek neuralî ya konvolutional (CNN) ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan perwerde bikin, girîng e ku daneyên perwerdehiyê di nav komên perwerdehî û ceribandinê de veqetînin. Ev gav, ku wekî dabeşkirina daneyan tê zanîn, di pêşxistina modelek bihêz û pêbawer de rolek girîng dilîze. Di vê bersivê de, ez ê ravekek berfireh pêşkêşî çawa bikim
Armanca kontrolkirina ka modelek xilaskirî jixwe berî perwerdehiyê heye çi ye?
Dema ku modelek fêrbûna kûr perwerde dike, girîng e ku meriv berî destpêkirina pêvajoya perwerdehiyê kontrol bike ka modelek xilaskirî heye an na. Ev gav ji çend armancan re xizmet dike û dikare pir sûd werbigire xebata perwerdehiyê. Di çarçoweya karanîna tora neuralî ya konvolutional (CNN) de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan, mebesta kontrolkirina ka a
- 1
- 2