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
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
Yek kodkirina germ çi ye?
Yek kodkirina germ teknîkek e ku di fêrbûna makîneyê û hilberandina daneyê de tê bikar anîn da ku guhêrbarên kategorîk wekî vektorên binaryê temsîl bike. Ew bi taybetî dema ku bi algorîtmayên ku nikaribin rasterast daneyên kategorîkî bi rê ve bibin, mîna texmînkerên sade û sade, bikêr e. Di vê bersivê de, em ê têgeha yek kodkirina germ, mebesta wê û
Meriv çawa TensorFlow saz dike?
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê pirtûkxaneyek çavkaniya vekirî ya populer e. Ji bo sazkirina wê hûn pêşî hewce ne ku Python saz bikin. Ji kerema xwe şîret bikin ku rêwerzên mînak ên Python û TensorFlow tenê wekî referansek razber ji texmînkerên sade û hêsan re xizmet dikin. Dê rêwerzên berfireh li ser karanîna guhertoya TensorFlow 2.x di materyalên paşîn de bişopînin. Ger hûn bixwazin
Ma rast e ku meriv pêvajoyek nûvekirina parametreyên w û b wekî pêngavek perwerdehiya fêrbûna makîneyê bi nav bike?
Pêvajoyek perwerdehiyê di çarçoveya fêrbûna makîneyê de pêvajoya nûvekirina pîvanan, nemaze giraniya (w) û pêşbaziyên (b), modelek di qonaxa perwerdehiyê de vedibêje. Van pîvanan girîng in ji ber ku ew tevger û bandoriya modelê di çêkirina pêşbîniyan de diyar dikin. Ji ber vê yekê, bi rastî rast e ku were gotin
Cûdahiyên sereke di barkirin û perwerdekirina daneya Iris de di navbera guhertoyên Tensorflow 1 û Tensorflow 2 de çi ne?
Koda eslî ya ku ji bo barkirin û perwerdekirina databasa irisê hatî peyda kirin ji bo TensorFlow 1 hate sêwirandin û dibe ku bi TensorFlow 2 re nexebite. Ev nakokî ji ber hin guhertin û nûvekirinên ku di vê guhertoya nû ya TensorFlow de hatine destnîşan kirin, ku dê di paşerojê de bi hûrgulî were destnîşan kirin derdikeve holê. mijarên ku rasterast bi TensorFlow re têkildar in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
Meriv çawa Daneyên TensorFlow li Jupyter li Python bar dike û wan bikar tîne da ku texmînkeran nîşan bide?
TensorFlow Datasets (TFDS) berhevokek danûstendinan e ku amade ne ku bi TensorFlow re bikar bînin, rêyek hêsan peyda dike ku meriv bigihîje û manîpulekirina daneyên cûrbecûr ji bo karên fêrbûna makîneyê. Ji hêla din ve, texmînker API-yên TensorFlow-a asta bilind in ku pêvajoya afirandina modelên fêrbûna makîneyê hêsan dikin. Ji bo barkirina Daneyên TensorFlow di Jupyter de Python bikar bînin û nîşan bidin
Algorîtmaya fonksiyona winda çi ye?
Algorîtmaya fonksiyona windakirinê di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya texmînkirina modelan de ku bi texmînkerên sade û hêsan bikar tînin, hêmanek girîng e. Di vê qadê de, algorîtmaya fonksiyona windabûnê wekî amûrek ji bo pîvandina cûdahiya di navbera nirxên pêşbînîkirî yên modelek û nirxên rastîn ên ku di nav de têne dîtin de kar dike.
Algorîtmaya texmînker çi ye?
Algorîtmaya texmînker di warê fêrbûna makîneyê de hêmanek bingehîn e. Ew bi texmînkirina têkiliyên di navbera taybetmendiyên têketinê û nîşaneyên derketinê de di pêvajoyên perwerdehî û pêşbîniyê de rolek girîng dilîze. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, texmînker têne bikar anîn da ku pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê hêsan bikin bi peydakirina
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
Texmînker çi ne?
Texmînker di warê fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin ji ber ku ew berpirsiyar in ku li ser bingeha daneyên çavdêrîkirî pîvan an fonksiyonên nenas texmîn bikin. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, texmînker ji bo perwerdekirina modelan û çêkirina pêşbîniyan têne bikar anîn. Di vê bersivê de, em ê li têgeha texmînkeran bigerin, wan rave bikin
- 1
- 2