Çima normalîzekirina daneyê di pirsgirêkên regresyonê de girîng e û ew çawa performansa modelê baştir dike?
Normalîzekirina daneyê di pirsgirêkên paşveçûnê de gavek girîng e, ji ber ku ew di baştirkirina performansa modelê de rolek girîng dilîze. Di vê çarçoveyê de, normalîzekirin pêvajoya pîvandina taybetmendiyên têketinê li rêzek domdar vedibêje. Bi kirina vê yekê, em piştrast dikin ku hemî taybetmendî xwedan pîvanên wekhev in, ku rê nade ku hin taybetmendî serdest bibin
Rawestandina zû çi ye û ew çawa dibe alîkar ku di fêrbûna makîneyê de zedebûn çêbibe?
Rawestandina zû teknîkek rêkûpêkkirinê ye ku bi gelemperî di fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn, nemaze di warê fêrbûna kûr de, ji bo çareserkirina pirsgirêka zêdebûnê. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek fêr dibe ku daneyên perwerdehiyê pir baş bicîh bîne, di encamê de gelemperîkirina nebaş a daneyên nedîtî. Rawestandina zû bi şopandina performansa modelê di dema xwe de dibe alîkar pêşî li zêdekirina zêdebûnê bigire
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Bikaranîna TensorFlow ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Çima girîng e ku em daneyên xwe di perwerdehiyê û komên ceribandinê de dabeş bikin dema ku modelek regresyonê perwerde dikin?
Dema ku di warê îstîxbarata hunerî de modelek regresyonê perwerde dike, girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û ceribandinê veqetînin. Ev pêvajo, ku wekî dabeşkirina daneyan tê zanîn, çend armancên girîng ên ku tevkariya bandor û pêbaweriya modelê dike xizmet dike. Pêşîn, dabeşkirina daneyê dihêle ku em performansa binirxînin
Em çawa dikarin bi karanîna TensorFlow daneyên kategorîkî di pirsgirêkek regresyonê de pêşdibistanê bikin?
Pêş-pêvajoya daneyên kategorîkî di pirsgirêkek regresyonê de bi karanîna TensorFlow veguheztina guhêrbarên kategorîkî vediguhezîne temsîlên jimarî yên ku dikarin wekî têketinek ji bo modelek regresyonê were bikar anîn. Ev pêdivî ye ji ber ku modelên regresyonê bi gelemperî hewceyê têketinên jimareyî dikin ku pêşbîniyan bikin. Di vê bersivê de, em ê çend teknîkên ku bi gelemperî têne bikar anîn ji bo pêşdibistanên daneyên kategorîkî di a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Bikaranîna TensorFlow ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Cûdahiya di navbera regresyonê û dabeşkirinê de di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Regression û dabeşkirin du karên bingehîn in di fêrbûna makîneyê de ku di çareserkirina pirsgirêkên cîhana rastîn de rolek girîng dileyzin. Digel ku her du jî pêşbîniyan dikin, ew di armancên xwe û cewhera hilbera ku ew hildiberînin cûda dibin. Regression peywirek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku armanc dike ku nirxên hejmarî yên domdar pêşbîn bike. Dema ku tê bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Bikaranîna TensorFlow ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Ger pêvajoya veguheztinê nekare hin fonksiyonan di koda we de nûve bike divê hûn çi bikin?
Dema ku koda xweya heyî ji bo TensorFlow 2.0 nûve dike, mimkun e ku pêvajoya veguheztinê bi hin fonksiyonan re rû bi rû bimîne ku nekarin bixweber werin nûve kirin. Di rewşên weha de, çend gav hene ku hûn dikarin ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê bavêjin û nûvekirina serketî ya koda xwe piştrast bikin. 1. Guhertinên di TensorFlow 2.0 de fêm bikin: Berî ku hewl bidin
Meriv çawa amûra nûvekirina TF-ê V2 bikar tîne da ku nivîsarên TensorFlow 1.12 veguherîne pêşnivîsên TensorFlow 2.0?
Ji bo veguheztina nivîsarên TensorFlow 1.12 bo pêşdîtinê yên TensorFlow 2.0, hûn dikarin amûra TF Upgrade V2 bikar bînin. Ev amûr ji bo otomatîkkirina pêvajoya nûvekirina koda TensorFlow 1.x bo TensorFlow 2.0 hatî çêkirin, ji bo pêşdebiran hêsantir dike ku kodên xwe yên heyî veguherînin. Amûra TF Upgrade V2 pêwendiyek rêza fermanê peyda dike ku destûrê dide
Armanca nûvekirina TF-ê amûrê V2-ê di TensorFlow 2.0 de çi ye?
Armanca nûvekirina TF-ê amûrê V2-ê di TensorFlow 2.0 de ew e ku ji pêşdebiran re bibe alîkar ku koda xwe ya heyî ji TensorFlow 1.x berbi TensorFlow 2.0 nûve bikin. Ev amûr rêyek otomatîkî peyda dike ku kodê biguhezîne, hevahengiya bi guhertoya nû ya TensorFlow re peyda dike. Ew ji bo hêsankirina pêvajoya koçkirina kodê, kêmkirina hatî çêkirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Ji bo TensorFlow 2.0 koda xweya heyî nûve bikin, Nirxandina îmtîhanê
TensorFlow 2.0 çawa taybetmendiyên Keras û Eager Execution li hev dike?
TensorFlow 2.0, guhertoya herî dawî ya TensorFlow, taybetmendiyên Keras û Eager Execution berhev dike da ku çarçoveyek fêrbûna kûr a bikarhêner-hevaltir û bikêrhatî peyda bike. Keras API-ya tora neuralî ya astek bilind e, dema ku Eager Execution nirxandina tavilê ya operasyonan dike, TensorFlow înteraktîftir û xwerûtir dike. Ev tevlihevî ji pêşdebir û lêkolîneran re gelek feydeyan tîne,
Nîqaşên sereke yên TensorFlow 2.0 çi ne?
TensorFlow 2.0, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin, çend xalên sereke destnîşan dike ku kapasîteyên wê û karanîna wê zêde dikin. Armanca van mebestan ew e ku ezmûnek bikêrtir û bikêrhatî ji pêşdebiran re peyda bikin, ku wan bihêle ku modelên fêrbûna makîneyê bi hêsanî ava bikin û bicîh bikin. Di vê bersivê de, em ê xalên sereke yên sereke lêkolîn bikin