Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Meriv çawa dikare daneyên perwerdehiyê bişewitîne da ku rê li ber fêrbûna modelên li ser bingeha fermana nimûneyê bigire?
Ji bo pêşîlêgirtina modelek fêrbûna kûr ji fêrbûna şêwazên li ser bingeha rêza nimûneyên perwerdehiyê, pêdivî ye ku meriv daneyên perwerdehiyê bişewitîne. Tevlihevkirina daneyan piştrast dike ku modêl bi nezanî fêrî neyartî an girêdayîbûna bi rêza ku nimûne têne pêşkêş kirin fêr nabe. Di vê bersivê de, em ê cûrbecûr lêkolîn bikin
Pirtûkxaneyên pêwîst ji bo barkirin û pêşdibistanên daneyan di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras çi ne?
Ji bo ku di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras daneyan barkirin û pêşdebirin, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku dikarin pêvajoyê pir hêsan bikin. Van pirtûkxane fonksiyonên cihêreng ên ji bo barkirina daneyê, pêş-processing, û manîpulasyonê peyda dikin, rê dide lêkolîner û bijîjkan ku daneyên xwe ji bo karên fêrbûna kûr bi bandor amade bikin. Yek ji pirtûkxaneyên bingehîn ji bo daneyan
Di barkirin û amadekirina daneyan de ji bo fêrbûna makîneyê bi karanîna API-yên asta bilind ên TensorFlow çi ne?
Barkirin û amadekirina daneyan ji bo fêrbûna makîneyê bi karanîna API-yên asta bilind ên TensorFlow çend gavên ku ji bo pêkanîna serketî ya modelên fêrbûna makîneyê girîng in vedihewîne. Van gavan barkirina daneyan, pêşdibistanên daneyê, û zêdekirina daneyan vedigirin. Di vê bersivê de, em ê li her yek ji van gavan bigerin, ravekirinek berfireh û berfireh peyda bikin. Gava yekem
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow API-yên asta bilind, Daneyên barkirinê, Nirxandina îmtîhanê
Dema ku daneyan li BigQuery bar dike cîhê pêşniyarkirî ji bo kepçeya Cloud Storage çi ye?
Dema ku daneya li BigQuery-yê bi karanîna UI-ya Web-ê di Platforma Google Cloud (GCP) de bar dike, pêdivî ye ku meriv cîhê pêşniyarkirî ji bo kepçeya Cloud Storage bihesibîne. Kûçika Cloud Storage ji bo daneyan berî ku ew li BigQuery were barkirin wekî cîhek hilanîna navbeynkar kar dike. Bi şopandina cîhê pêşniyarkirî, hûn dikarin çêtir bikin
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, Daneyên herêmî di BigQuery de bi karanîna Web UI ve têne barkirin, Nirxandina îmtîhanê
Sînorê barkirina daneyan rasterast ji komputera we bi karanîna UI-ya webê ya BigQuery çi ye?
BigQuery web UI, beşek ji Google Cloud Platform (GCP), ji bo barkirina daneyan rasterast ji komputerên xwe di BigQuery de navgînek hêsan û bikarhêner-heval peyda dike. Lêbelê, hin tixûb hene ku meriv vê rêbazê bikar bîne. Sînorê barkirina daneyan rasterast ji komputera we bi karanîna UI-ya webê ya BigQuery 10MB e
Du awayên barkirina daneyên herêmî li BigQuery bi karanîna UI-ya webê çi ne?
Di warê Cloud Computing, nemaze di çarçoveya Google Cloud Platform (GCP) de, du awayên barkirina daneyên herêmî li BigQuery bi karanîna UI-ya webê hene. Van rêbazan dema ku ew ji bo analîz û pêvajoyek bêtir daneyan di nav BigQuery de vediguhezîne, nermbûn û rehetiyê dide bikarhêneran. Rêbaza yekem bi kar tîne
Forma pelê ya xwerû ji bo barkirina daneyan li BigQuery çi ye?
Forma pelê ya xwerû ya ji bo barkirina daneyan li BigQuery, depoyek daneya-based cloudê ku ji hêla Google Cloud Platform ve hatî peyda kirin, formata JSON-ya nû ya veqetandî ye. Ev format ji bo sadebûn, nermbûn û lihevhatina xwe bi çavkaniyên daneya cihêreng re bi berfirehî tê bikar anîn. Di vê bersivê de, ez ê ravekek hûrgulî ya formata JSON-ya nû ya veqetandî, avantajên wê, û
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, BigQuery Web UI zû destpêkirin, Nirxandina îmtîhanê
Pêngavên ku em daneyên xwe li BigQuery bar dikin çi ne?
Ji bo ku hûn daneyên xwe di BigQuery de bar bikin, hûn dikarin rêzek gavan bişopînin ku dê ji we re bihêle ku hûn bi bandorkerî danûstendinên xwe derxînin û îdare bikin. Ev pêvajo di nav xwe de çêkirina datatek, afirandina tabloyek, û dûv re barkirina daneyên we di wê tabloyê de pêk tîne. Pêngavên jêrîn dê we di pêvajoyê de bi hûrgulî û rêberî bikin
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, BigQuery Web UI zû destpêkirin, Nirxandina îmtîhanê
Pêngavên ku di pêş-processing databasa Fashion-MNIST de berî perwerdekirina modelê çi ne?
Pêş-pêvajoya daneheva Fashion-MNIST berî perwerdekirina modelê çend gavên girîng vedihewîne ku piştrast dike ku dane ji bo karên fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk hatine formatkirin û xweşbîn kirin. Van gavan barkirina daneyê, lêgerîna daneyê, paqijkirina daneyê, veguherîna daneyê, û dabeşkirina daneyê vedigire. Her gav beşdarî zêdekirina kalîte û bandorkeriya databasê dibe, perwerdehiya modela rast dide