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
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
Meriv çawa Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de bar dike?
Ji bo barkirina Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de, hûn dikarin gavên ku li jêr hatine destnîşan kirin bişopînin. TensorFlow Datasets berhevokek daneyan e ku amade ye ku bi TensorFlow re bikar bîne. Ew cûrbecûr daneyên danûstendinê peyda dike, ku ew ji bo karên fêrbûna makîneyê rehet dike. Hevkariya Google, ku wekî Colab jî tê zanîn, karûbarek ewr a belaş e ku ji hêla Google ve hatî peyda kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
Ma kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî dozek karanîna Fêrbûna Makîneyê ne?
Kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî bi rastî bûyerek karanîna berbiçav a Fêrbûna Makîneyê (ML) ne. Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê têne sêwirandin da ku qalib û têkiliyên di nav daneyan de nas bikin da ku pêşbîniyan an biryaran bidin bêyî ku bi eşkere werin bernamekirin. Di çarçoweya kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî de, Fêrbûna Makîneyê dikare bi peydakirina têkildar û rasttir ezmûna lêgerînê bi girîngî zêde bike.
Mezinahiya komê, serdem û mezinahiya danezanê hemî hîperparametre ne?
Mezinahiya komê, serdem, û mezinahiya danezanê bi rastî di fêrbûna makîneyê de aliyên girîng in û bi gelemperî wekî hîperparametre têne binav kirin. Ji bo têgihîştina vê têgehê, bila em li ser her têgehek ferdî hûr bibin. Mezinahiya heviyê: Mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku hêjmara nimûneyên ku berî ku giraniya modelê di perwerdehiyê de were nûve kirin diyar dike. Ew dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ma TensorBoard dikare serhêl were bikar anîn?
Erê, meriv dikare TensorBoard serhêl bikar bîne ji bo dîtina modelên fêrbûna makîneyê. TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi TensorFlow re tê, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew dihêle hûn aliyên cihêreng ên modelên fêrbûna makîneya xwe bişopînin û xuyang bikin, wek grafikên modelê, metrîkên perwerdehiyê, û vegirtinê. Bi dîtina van
Li ku derê meriv dikare berhevoka daneyên Iris-ê ku di nimûneyê de hatî bikar anîn bibînin?
Ji bo dîtina danûstendina Irisê ku di nimûneyê de hatî bikar anîn, meriv dikare bi navgîniya Depoya Fêrbûna Makîneya UCI-yê bigihîje wê. Danûstendina Iris di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên dabeşkirinê danehevek bi gelemperî tête bikar anîn, nemaze di warên perwerdehiyê de ji ber sadebûn û bandorkeriya wê di nîşandana algorîtmayên cihêreng ên fêrbûna makîneyê de. Makîneya UCI
Ma modelek bêserûber pêdivî bi perwerdehiyê heye her çend daneyên wê yên nîşankirî tune be?
Di fêrbûna makîneyê de modelek neçavdêrîkirî ji bo perwerdehiyê pêdivî bi daneya binavkirî nake ji ber ku ew armanc dike ku di nav daneyan de nimûne û têkiliyan bêyî etîketên pêşwext bibîne. Her çend fêrbûna neçavdêrî bi karanîna daneyên binavkirî venabe jî, model hîn jî pêdivî ye ku pêvajoyek perwerdehiyê derbas bike da ku strukturên bingehîn ên daneyê fêr bibe.