Ma daneyên ku bi gelemperî tê pêşniyar kirin di navbera perwerdehiyê û nirxandinê de bi heman rengî nêzî 80% û 20% ye?
Di modelên fêrbûna makîneyê de dabeşbûna gelemperî di navbera perwerde û nirxandinê de ne rast e û dikare li gorî faktorên cihêreng cûda bibe. Lêbelê, bi gelemperî tê pêşniyar kirin ku beşek girîng a daneyan ji bo perwerdehiyê veqetînin, bi gelemperî li dora 70-80%, û beşa mayî ji bo nirxandinê veqetînin, ku dê li dora 20-30%. Ev parçebûn wê misoger dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên din, Daneyên mezin ji bo modelên perwerdehiyê di ewr de
Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin çarçoveyek çavkaniyek vekirî ya berfireh e ku tê bikar anîn. Ew ekosîstemek berfireh a amûr, pirtûkxane û çavkaniyan peyda dike ku rê dide pêşdebir û lêkolîneran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. Di çarçoveya torên neuralî yên kûr (DNN) de, TensorFlow ne tenê karibe van modelan perwerde bike, lê di heman demê de hêsantir dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, TensorFlow Hub ji bo fêrbûna makîneya bêtir hilberîner
Armanca dubarekirina çend caran di dema perwerdehiyê de li ser databasê çi ye?
Dema ku di warê fêrbûna kûr de modelek tora neuralî tê perwerde kirin, pratîkek hevpar e ku meriv li ser databasê gelek caran dubare bike. Ev pêvajo, ku wekî perwerdehiya serdem-based tê zanîn, armancek girîng di xweşbînkirina performansa modelê û bidestxistina gelemperîkirina çêtir de dike. Sedema sereke ya dubarekirina li ser databasê di dema perwerdehiyê de gelek caran ev e
Struktura modela wergera makîneya neuralî çi ye?
Modela wergerandina makîneya neuralî (NMT) nêzîkatiyek li ser bingeha fêrbûna kûr e ku qada wergera makîneyê şoreş kiriye. Ew ji ber şiyana xwe ya çêkirina wergerên qalîteya bilind bi rasterast modelkirina nexşeya di navbera zimanên çavkanî û armanc de populerbûnek girîng bi dest xistiye. Di vê bersivê de, em ê strukturên modela NMT bikolin, ronî bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, Perwerdehiyek modelek, Nirxandina îmtîhanê
Di lîstika AI Pong de derketina modela tora neuralî çawa tê temsîl kirin?
Di lîstika AI Pong de ku bi karanîna TensorFlow.js ve hatî bicîh kirin, hilberîna modela tora neuralî bi rengekî ku dihêle lîstikê biryar bide û bersivê bide kiryarên lîstikvan tê destnîşan kirin. Ji bo ku fêm bikin ka ev çawa tê bidestxistin, bila em hûrguliyên mekanîka lîstikê û rola tora neuralî bişopînin.
- 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
Em çawa tora xwe bi karanîna fonksiyona `fit` perwerde dikin? Di dema perwerdehiyê de kîjan pîvan dikarin werin sererast kirin?
Fonksiyona `fit` di TensorFlow de ji bo perwerdekirina modelek tora neuralî tê bikar anîn. Perwerdehiya torgilokek li ser bingeha daneya têketinê û hilbera xwestinê verastkirina giranî û nerînên pîvanên modelê vedihewîne. Ev pêvajo wekî xweşbîniyê tê zanîn û ji bo torê ku fêr bibe û pêşbîniyên rast bike pir girîng e. Ji bo perwerdekirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Bikaranîna torgiloka neural a konvulsiyon ji bo naskirina kûçikan vs pisîkan, Perwerdehiya torê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca kontrolkirina ka modelek xilaskirî jixwe berî perwerdehiyê heye çi ye?
Dema ku modelek fêrbûna kûr perwerde dike, girîng e ku meriv berî destpêkirina pêvajoya perwerdehiyê kontrol bike ka modelek xilaskirî heye an na. Ev gav ji çend armancan re xizmet dike û dikare pir sûd werbigire xebata perwerdehiyê. Di çarçoweya karanîna tora neuralî ya konvolutional (CNN) de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan, mebesta kontrolkirina ka a
Dema ku tora neuralî ji bo pêşbînkirina çalakiyê tê bikar anîn di dema her dubarekirina lîstikê de çalakî çawa tê hilbijartin?
Di dema her dubarekirina lîstikê de dema ku torgilokek neuralî bikar tîne da ku çalakiyê pêşbîn bike, çalakî li ser bingeha derketina tora neuralî tê hilbijartin. Tora neuralî di rewşa heyî ya lîstikê de wekî têketinê digire û li ser kiryarên gengaz dabeşek îhtîmalê çêdike. Çalakiya hilbijartî paşê li ser bingeha tê hilbijartin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Tora ceribandinê, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa di fonksiyona pênasekirina modela tora neuralî de qata têketinê biafirînin?
Ji bo afirandina qata têketinê di fonksiyona pênasekirina modela tora neuralî de, pêdivî ye ku em têgehên bingehîn ên torên neuralî û rola qata têketinê di mîmariya giştî de fam bikin. Di çarçoveya perwerdekirina tora neuralî de ku lîstikek bi karanîna TensorFlow û OpenAI lîstin, qata têketinê wekî
Armanca fêrbûna makîneyê çi ye û ew ji bernameya kevneşopî çawa cûda dibe?
Armanca fêrbûna makîneyê ew e ku algorîtm û modelan pêş bixe ku dihêle komputer bixweber ji ezmûnê fêr bibin û pêşde bibin, bêyî ku bi eşkere bername werin danîn. Ev ji bernamesaziya kevneşopî cûda dibe, li cihê ku rêwerzên eşkere têne peyda kirin da ku karên taybetî pêk bînin. Fêrbûna makîneyê çêkirin û perwerdekirina modelan pêk tîne ku dikarin qalibên fêr bibin û pêşbîniyan bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Pêşkêş, Nirxandina îmtîhanê