Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê û rastbûna pêşbîniyê de aliyek girîng e ku bi girîngî bandorê li performans û şiyana giştîkirina modelê dike. Serdemek bi yek derbasbûna bêkêmasî ya di tevahiya databasa perwerdehiyê de vedibêje. Fêmkirina ka hejmara serdeman çawa bandorê li rastbûna pêşbîniyê dike pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural (NSL) ya TensorFlow de taybetmendiyek girîng e ku pêvajoya perwerdehiyê bi grafikên xwezayî zêde dike. Di NSL-ê de, API-ya cîranên pakêtê çêkirina mînakên perwerdehiyê bi berhevkirina agahdariya ji girêkên cîran di avahiyek grafîkî de hêsan dike. Ev API bi taybetî dema ku bi daneyên grafîkî-strukturkirî re mijûl dibe bikêr e,
Zêdebûna hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de xetera bîranînê zêde dike ku bibe sedema zêdebûnê?
Zêdekirina hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de dikare bi rastî xetereyek zêde ya bîranînê çêbike, ku potansiyel rê li ber zêdebûnê bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek hûrgulî û dengek di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe bi qasî ku ew bandorek neyînî li performansa modelê li ser daneyên nedîtî dike. Ev pirsgirêkek hevpar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
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
Armanca afirandina daneyên perwerdehiyê ji bo chatbotek bi karanîna fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow çi ye?
Armanca afirandina daneyên perwerdehiyê ji bo chatbotek bi karanîna fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow ev e ku chatbot karibe fêr bibe û şiyana xwe ya têgihîştin û hilberîna bersivên mîna mirovan baştir bike. Daneyên perwerdehiyê ji bo zanîn û kapasîteyên zimanî yên chatbot-ê bingehek dike, dihêle ku ew bi bikarhêneran re bi bandor têkilî bike û watedar peyda bike.
Daneyên ji bo perwerdekirina modela AI-ê di lîstika AI Pong de çawa têne berhev kirin?
Ji bo ku fêm bikin ka daneyên ji bo perwerdekirina modela AI-ê di lîstika AI Pong de çawa têne berhev kirin, girîng e ku meriv pêşî li mîmariya giştî û xebata lîstikê bigire. AI Pong projeyek fêrbûna kûr e ku bi karanîna TensorFlow.js, pirtûkxaneyek hêzdar a ji bo fêrbûna makîneyê di JavaScript de hatî bicîh kirin. Ev rê dide pêşdebiran ji bo avakirina û
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Di gerokê de bi TensorFlow.js fêrbûna kûr, AI Pong di TensorFlow.js, Nirxandina îmtîhanê
Pûan di dema gavên lîstikê de çawa tê hesibandin?
Di dema gavên lîstikê yên perwerdekirina tora neuralî de ku bi TensorFlow û Open AI-ê re lîstikek lîstin, jimar li ser bingeha performansa torê di bidestxistina armancên lîstikê de tê hesibandin. Pûan wekî pîvanek mîqdar a serkeftina torê kar dike û ji bo nirxandina pêşkeftina fêrbûna wê tê bikar anîn. Fêm kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Di dema gavên lîstikê de rola bîranîna lîstikê di hilanîna agahdariyan de çi ye?
Rola bîranîna lîstikê di hilanîna agahdariya di dema gavên lîstikê de di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de girîng e ku lîstikek bi karanîna TensorFlow û Open AI-ê lîstin. Bîra lîstikê bi mekanîzmaya ku tora neuralî agahdarî li ser rewş û kiryarên lîstika paşîn digire û bikar tîne vedibêje. Ev bîr a dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Di pêvajoya perwerdehiyê de girîngiya navnîşa daneyên perwerdehiya pejirandî çi ye?
Lîsteya daneyên perwerdehiya pejirandî di pêvajoya perwerdehiya torê neuralî de di çarçoveya fêrbûna kûr de bi TensorFlow û Open AI-ê re rolek girîng dilîze. Ev navnîş, ku wekî databasa perwerdehiyê jî tê zanîn, wekî bingeha ku tora neuralî ji mînakên peydakirî fêr dibe û gelemperî dike re xizmetê dike. Girîngiya wê ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca çêkirina nimûneyên perwerdehiyê di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ji bo lîstina lîstikê çi ye?
Armanca çêkirina nimûneyên perwerdehiyê di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ji bo lîstina lîstikê ew e ku torê bi komek nimûneyên cihêreng û nûnerî peyda bike ku ew dikare jê fêr bibe. Nimûneyên perwerdehiyê, ku wekî daneyên perwerdehiyê an mînakên perwerdehiyê jî têne zanîn, ji bo hînkirina torgilokek neuralî çawa pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Daneyên perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2