Modelên zimanî yên mezin çi ne?
Modelên zimanî yên mezin di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de pêşkeftinek girîng in û di sepanên cihêreng de, di nav de pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) û wergera makîneyê, girîngî bi dest xistine. Van modelan ji bo têgihiştin û hilberandina nivîsarên mîna mirovan têne çêkirin û bi karanîna gelek daneyên perwerdehiyê û teknîkên fêrbûna makîneya pêşkeftî ve têne çêkirin. Di vê bersivê de em
Fêrbûna veguheztinê çi ye û çima ew ji bo TensorFlow.js dozek karanîna sereke ye?
Fêrbûna veguheztinê di warê fêrbûna kûr de teknîkek hêzdar e ku dihêle ku modelên pêş-perwerdekirî wekî destpêkek ji bo çareserkirina karên nû werin bikar anîn. Ew tê de girtina modelek ku li ser danûstendinek mezin hatî perwerde kirin û ji nû ve karanîna zanîna wê ya fêrbûyî ji bo çareserkirina pirsgirêkek cûda lê têkildar vedihewîne. Ev nêzîkatî ye
Pêngavên ku di avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural de ji bo dabeşkirina belgeyê çi ne?
Avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural (NSL) ji bo dabeşkirina belgeyê çend gavan vedihewîne, ku her yek di avakirina modelek bihêz û rast de girîng e. Di vê ravekirinê de, em ê di pêvajoya hûrgulî ya avakirina modelek weha de, têgihiştinek berfireh a her gavê peyda bikin. Gav 1: Amadekirina daneyan Pêngava yekem komkirin û komkirin e
TensorFlow Hub çawa pêşkeftina modela hevkariyê teşwîq dike?
TensorFlow Hub amûrek hêzdar e ku pêşveçûna modela hevkariyê di warê îstîxbarata hunerî de teşwîq dike. Ew depoyek navendî ya modelên pêş-perwerdekirî peyda dike, ku dikare ji hêla civaka AI-ê ve bi hêsanî were parve kirin, ji nû ve were bikar anîn û çêtir kirin. Ev hevkariyê dike û pêşveçûna modelên nû bilez dike, dem û hewldana lêkolîner û
Armanca başkirina modela perwerdekirî çi ye?
Birêkûpêkkirina modelek perwerdekirî di warê îstîxbarata hunerî de, bi taybetî di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, gavek girîng e. Ew bi mebesta adaptasyona modelek pêş-perwerdekirî ji karek an databasek taybetî re xizmet dike, bi vî rengî performansa wê zêde dike û wê ji bo serîlêdanên cîhana rastîn maqûltir dike. Ev pêvajo bi verastkirinê ve girêdayî ye
Fêrbûna veguheztinê çawa pêvajoya perwerdehiyê ji bo modelên tespîtkirina tiştan hêsan dike?
Fêrbûna veguheztinê di warê îstîxbarata sûnî de teknîkek hêzdar e ku pêvajoya perwerdehiyê ji bo modelên tespîtkirina tiştan hêsan dike. Ew veguheztina zanîna ku ji peywirek ji peywirek din re hatî fêr kirin dihêle, dihêle ku model modelên pêş-perwerdekirî bikar bîne û hêjmara daneyên perwerdehiya hewce bi girîngî kêm bike. Di çarçoveya Google Cloud de