Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
TensorBoard û Matplotlib herdu jî amûrên hêzdar in ku ji bo dîtina daneyan û performansa modelê di projeyên fêrbûna kûr ên ku li PyTorch têne bicîh kirin têne bikar anîn. Digel ku Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyek pirreng e ku dikare were bikar anîn da ku celeb celeb grafîk û nexşeyan biafirîne, TensorBoard taybetmendiyên pisportir ên ku bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr hatine çêkirin pêşkêşî dike. Di vê çarçoveyê de, ya
Em çawa dikarin rastbûn û nirxên windabûnê yên modelek perwerdekirî grafîkî bikin?
Ji bo grafîkirina rastbûn û nirxên windabûnê yên modelek perwerdekirî di warê fêrbûna kûr de, em dikarin teknîk û amûrên cihêreng ên ku di Python û PyTorch de hene bikar bînin. Şopandina rastbûn û nirxên windabûnê ji bo nirxandina performansa modela me û girtina biryarên agahdar di derbarê perwerdehî û xweşbîniya wê de pir girîng e. Di vê
Em çawa dikarin bi karanîna matplotlib rêzikên pixelê yên perçeyên şopandina pişikê nîşan bidin?
Ji bo nîşandana rêzikên pixelê yên perçeyên şopandina pişikê bi karanîna matplotlib, em dikarin pêvajoyek gav-gav bişopînin. Matplotlib pirtûkxaneyek Python-ê ya ku ji bo dîtina daneyan pir tê bikar anîn e, û ew fonksiyon û amûrên cihêreng peyda dike da ku nexş û wêneyên bi kalîte biafirîne. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Em ê pirtûkxaneya matplotlib derxînin
Ji bo dîtina şaneyên pişikê di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de divê em kîjan pirtûkxaneyan derxînin?
Ji bo ku di pêşbaziya vedîtina kansera pişikê ya Kaggle de bi karanîna torgilokek neuralî ya 3D ya bi TensorFlow re skanên pişikê xuyang bikin, pêdivî ye ku em çend pirtûkxane derxînin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên pêwîst peyda dikin da ku daneyên şopandina pişikê barkirin, pêşdibistanê û dîtinê bikin. 1. TensorFlow: TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a populer e ku a
Di vê tutoriyê de dê kîjan pirtûkxane werin bikar anîn?
Di vê dersê de li ser torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) ji bo tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de, em ê gelek pirtûkxane bikar bînin. Van pirtûkxane ji bo pêkanîna modelên fêrbûna kûr û xebata bi daneyên wênekêşiya bijîjkî re girîng in. Pirtûkxaneyên jêrîn dê werin bikar anîn: 1. TensorFlow: TensorFlow çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer e ku hatî pêşve xistin.
Pirtûkxaneyên pêwîst ji bo afirandina SVM-ek ji nû ve bi karanîna Python çi ne?
Ji bo afirandina makîneyek vektorê piştgirî (SVM) ji nû ve bi karanîna Python, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku dikarin werin bikar anîn. Van pirtûkxane ji bo pêkanîna algorîtmayek SVM û pêkanîna karên cihêreng ên fêrbûna makîneyê fonksiyonên pêwîst peyda dikin. Di vê bersiva berfireh de, em ê pirtûkxaneyên sereke yên ku dikarin ji bo afirandina SVM-ê bikar bînin nîqaş bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Afirandina SVM ji sifirê, Nirxandina îmtîhanê
Hûn çawa daneyan bi karanîna modula matplotlib di Python de xuya dikin?
Modula matplotlib li Python ji bo dîtina daneyan di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de amûrek hêzdar e. Ew cûrbecûr fonksîyon û taybetmendî peyda dike ku rê dide bikarhêneran ku nexş û nexşeyên kalîteya bilind biafirînin da ku daneyên xwe baştir fam bikin û analîz bikin. Di vê bersivê de, ez ê rave bikim ka meriv çawa bikar tîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya şemitoka fit a çêtirîn, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin bi karanîna Python-ê xalên daneyê di nexşeyek belavbûyî de xuyang bikin?
Di warê Zehmetiya Hunerî û Fêrbûna Makîneyê de, dîtbarkirina daneyan di têgihiştina qalib û têkiliyên di nav databasê de gavek girîng e. Pîvanên belavkirî bi gelemperî têne bikar anîn da ku têkiliya di navbera du guherbaran de xuyang bikin, ku her xalek daneyê bi nîşankerek li ser nexşeyê tê destnîşan kirin. Python gelek pirtûkxane û amûrên ku çêdikin peyda dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya şemitoka fit a çêtirîn, Nirxandina îmtîhanê
Pirtûkxaneyên pêwîst ên ku hewce ne ku werin saz kirin ji bo pêkanîna analîza regresyonê li Python çi ne?
Ji bo pêkanîna analîza regresyonê li Python, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku divê werin saz kirin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên bingehîn ên ku ji bo karên analîza regresyonê hewce ne peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê pirtûkxaneyên sereke yên ku di Python-ê de ji bo analîzkirina regresyonê têne bikar anîn vekolînin û li ser fonksiyon û serîlêdanên wan nîqaş bikin. 1. NumPy: NumPy a
Datalab kîjan pirtûkxaneya dîtbarîkirinê bikar tîne û ew çawa di dîtina têkiliyên di navbera zimanên bernamekirinê de dibe alîkar?
Datalab, amûrek bi hêz-based notebook-ê ku ji hêla Google Cloud ve hatî peyda kirin, ji bo lêgerîn û analîzkirina daneyan cûrbecûr taybetmendiyan pêşkêşî dike. Dema ku dor tê ser dîtina têkiliyên di navbera zimanên bernamekirinê de, Datalab pirtûkxaneyek dîtbarî ya populer a bi navê Matplotlib bikar tîne. Matplotlib di Python de pirtûkxaneyek berfereh e ku çêkirina cûrbecûr nexşe û nexşeyan pêk tîne, di nav de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Google Cloud Datalab - notebook di ewr de, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2