Çima amadekirina databasê ji bo perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk girîng e?
Amadekirina danûstendinê bi rêkûpêk ji bo perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê pir girîng e. Danûstendinek baş-amade piştrast dike ku model dikarin bi bandor fêr bibin û pêşbîniyên rast bikin. Ev pêvajo çend gavên bingehîn pêk tîne, di nav de berhevkirina daneyan, paqijkirina daneyan, pêşdibistanên daneyê, û zêdekirina daneyan. Ya yekem, berhevkirina daneyan girîng e ji ber ku ew bingeh peyda dike
Rola fonksiyona `concat` ya TensorFlow di veguhertina rêzikên 2D de li tensor çi ye?
Fonksiyona TensorFlow `concat` di veguheztina rêzikên 2D de li tensoran de di çarçoveya amadekirina daneyên ji bo fêrbûna makîneyê bi karanîna TensorFlow.js de rolek girîng dilîze. Ev fonksiyon dihêle ku tensoran li ser xelekek diyarkirî bi hev ve girêbide, bi vî rengî veguheztina rêzikên 2D-ê li tensorên dimen-bilindtir gengaz dike. Di TensorFlow de, tensor rêzek pir-alî ye
Parametreya dabeşkirina testê çawa rêjeya daneya ku ji bo ceribandinê di pêvajoya amadekirina databasê de hatî bikar anîn diyar dike?
Parametreya dabeşkirina testê di destnîşankirina rêjeya daneya ku ji bo ceribandinê di pêvajoya amadekirina databasê de hatî bikar anîn de rolek girîng dilîze. Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, pêdivî ye ku meriv performansa modelek li ser daneyên nedîtî binirxîne da ku kapasîteyên giştîkirina wê piştrast bike. Bi destnîşankirina pîvana dabeşkirina testê, em dikarin kontrol bikin
Armanca şîfrekirina daneyên kategorîk di pêvajoya amadekirina databasê de çi ye?
Şîfrekirina daneya kategorîk di pêvajoya amadekirina databasê de ji bo peywirên fêrbûna makîneyê di warê Zehmetkêşiya Hunerî de gavek girîng e. Daneyên kategorîk li şûna pîvanên mîqdar, guhêrbarên ku taybetmendiyên kalîteyê temsîl dikin vedibêje. Van guhêrbar dikarin hejmarek tixûbdar nirxên cihêreng bigirin, ku bi gelemperî wekî kategorî an astek têne binav kirin. Di rêzê da
Çima dema ku TensorFlow bikar tîne di pêvajoya zanistiya daneyê de şikilkirina daneyan gavek girîng e?
Teşekirina daneyan gava ku TensorFlow bikar tîne di pêvajoya zanistiya daneyê de gavek bingehîn e. Ev pêvajo veguherîna daneyên xav di nav formatek ku ji bo algorîtmayên fêrbûna makîneyê guncan e vedigire. Bi amadekirin û şeklêdana daneyan, em dikarin pê ewle bibin ku ew di avahiyek hevgirtî û rêxistinkirî de ye, ku ji bo perwerdehiya modela rast girîng e.