Em çawa dikarin bi karanîna texmînkeran di Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de pêşbîniyan bikin, û kêşeyên dabeşkirina wêneyên kincan çi ne?
Di Fêrbûna Makîneyê ya Google Cloud de, pêşbîniyên bi karanîna texmînkeran têne çêkirin, ku API-yên asta bilind in ku pêvajoya çêkirin û perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê hêsan dikin. Texmînker ji bo perwerdehiyê, nirxandin û pêşbîniyê navbeynkariyek peyda dikin, ku pêşkeftina çareseriyên fêrbûna makîneyê ya zexm û berbelav hêsantir dike. Ji bo ku bi karanîna texmînkeran di Google Cloud Machine de pêşbîniyan bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Fêrbûna makîneyê di modê de rewşê bikar tîne, Nirxandina îmtîhanê
Hin hîperparametreyên ku em dikarin biceribînin çi ne ku di modela xwe de rastbûna bilindtir bi dest bixin?
Ji bo ku di modela meya fêrbûna makîneyê de rastbûna bilindtir bi dest bixin, çend hîperparametre hene ku em dikarin bi wan re ceribandinê bikin. Hîperparametre pîvanên verastkirî ne ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û bandorek girîng li ser performansa modelê dikin. Yek hyperparameterek girîng a ku divê were hesibandin ev e
Em çawa dikarin performansa modela xwe bi guheztina dabeşkerek tora neuralî ya kûr (DNN) baştir bikin?
Ji bo baştirkirina performansa modelê bi guheztina navgînek tora neuralî ya kûr (DNN) di warê doza karanîna fêrbûna makîneyê de di modê de, çend gavên bingehîn dikarin bêne avêtin. Tora neuralî ya kûr di warên cihêreng de, di nav de peywirên dîtina komputerê yên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirinê, serkeftinek mezin nîşan dane. Ji
Em çawa di Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google-ê de bi karanîna Çarçoveya Tesmînatorê ya TensorFlow ve dabeşkerek xêzek ava dikin?
Ji bo ku hûn di Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google-ê de bi karanîna Çarçoveya Tesmînatorê ya TensorFlow ve dabeşkerek xêzek ava bikin, hûn dikarin pêvajoyek gav-gav bişopînin ku tê de amadekirina daneyê, pênasekirina modelê, perwerdehiyê, nirxandin û pêşbîniyê pêk tîne. Ev ravekirina berfireh dê di her yek ji van gavan de rêberiya we bike, nirxek dîdaktîk li ser bingeha zanîna rastîn peyda bike. 1. Amadekirina daneyan: Berî avakirina a
Cûdahiya di navbera daneya Fashion-MNIST û daneya klasîk a MNIST de çi ye?
Daneyên Fashion-MNIST û daneya MNIST ya klasîk du danehevên populer in ku di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên dabeşkirina wêneyê têne bikar anîn. Dema ku her du danehev ji wêneyên gewr pêk tên û bi gelemperî ji bo pîvandin û nirxandina algorîtmayên fêrbûna makîneyê têne bikar anîn, di navbera wan de gelek cûdahiyên sereke hene. Pêşîn, databasa MNIST ya klasîk wêneyan dihewîne