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
Mezinbûna algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê çi ye?
Mezinbûna algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê di warê Zehmetkêşiya Hunerî de aliyek girîng e. Ew qabiliyeta pergalek fêrbûna makîneyê vedibêje ku bi karîgerî mîqdarên mezin ên daneyê bi rê ve bibe û her ku mezinbûna databasê mezin dibe performansa xwe zêde bike. Ev bi taybetî girîng e dema ku meriv bi modelên tevlihev û danûstendinên girseyî re mijûl dibe, wekî
Meriv çawa li ser bingeha daneyên nedîtbar algorîtmayên fêrbûnê biafirîne?
Pêvajoya afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingeha daneyên nedîtbar çend gav û ramanan vedihewîne. Ji bo ku ji bo vê armancê algorîtmayek were pêşve xistin, pêdivî ye ku meriv xwezaya daneya nedîtbar fam bike û meriv çawa dikare di karên fêrbûna makîneyê de were bikar anîn. Ka em nêzîkatiya algorîtmîkî ji bo afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingehê rave bikin
Wateya afirandina algorîtmayên ku li ser bingeha daneyan fêr dibin, pêşbînîkirin û biryaran digirin tê çi wateyê?
Afirandina algorîtmayên ku li ser bingeha daneyan fêr dibin, encaman pêşbînî dikin, û biryaran digirin di bingeha fêrbûna makîneyê de di warê îstîxbarata sûnî de ye. Ev pêvajo di nav xwe de modelên perwerdehiyê bi karanîna daneyan vedihewîne û dihêle ku ew nimûneyan giştî bikin û pêşbîniyên rast an biryarên li ser daneyên nû, nedîtî bidin. Di çarçoveya Google Cloud Machine de
Pêngavên ku di karanîna karûbarê pêşbîniya Engine Fêrbûna Makîneya Google Cloud de têkildar in çi ne?
Pêvajoya karanîna karûbarê pêşbînkirinê ya Google Cloud Machine Learning Engine gelek gavan vedihewîne ku ji bikarhêneran re dihêle ku modelên fêrbûna makîneyê bicîh bikin û bikar bînin da ku pêşbîniyên di pîvanê de bikin. Ev karûbar, ku beşek ji platforma Google Cloud AI-yê ye, ji bo xebitandina pêşbîniyên li ser modelên perwerdekirî çareseriyek bê server pêşkêşî dike, ku dihêle bikarhêner bala xwe bidin ser
Vebijarkên seretayî ji bo xizmetkirina modelek hinardekirî di hilberînê de çi ne?
Gava ku dor tê ser xizmetkirina modelek hinardekirî di hilberînê de di warê Zehmetkêşiya Hunerî de, nemaze di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google û pêşbîniyên Serverless de, çend vebijarkên bingehîn hene. Van vebijarkan nêzîkatiyên cihêreng pêşkêşî danîn û xizmetkirina modelên fêrbûna makîneyê dikin, her yek bi avantaj û ramanên xwe.
Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de çi dike?
Fonksiyona "export_savedmodel" di TensorFlow de amûrek girîng e ji bo hinardekirina modelên perwerdekirî bi rengek ku bi hêsanî were bicîh kirin û ji bo çêkirina pêşbîniyan were bikar anîn. Ev fonksiyon rê dide bikarhêneran ku modelên xwe yên TensorFlow, hem mîmariya modelê û hem jî pîvanên fêrbûyî, di nav formatek standardkirî de ku jê re SavedModel tê gotin hilînin. Forma SavedModel e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2