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
Çima pêdivî ye ku mezinahiya wêneyan bi rengek çargoşe were guhertin?
Veguheztina wêneyan bi rengek çargoşe di warê îstîxbarata hunerî (AI) de, nemaze di çarçoweya fêrbûna kûr a bi TensorFlow de, dema ku torên neuralî yên hevgirtî (CNN) bikar tînin ji bo peywirên wekî naskirina kûçikan li hember pisîkan, hewce ye. Ev pêvajo di qonaxa pêşdibistanê ya lûleya dabeşkirina wêneyê de gavek bingehîn e. Pêdivî ye
Dema ku hûn biryar didin ka AutoML Vision API an API-ya Vision bikar bînin divê kîjan faktor werin hesibandin?
Dema ku hûn biryar didin ka hûn AutoML Vision API an API-ya Vision bikar bînin, divê çend faktor bêne hesibandin. Van her du API-yê beşek ji Google Cloud Vision API-yê ne, ku şiyanên analîz û naskirina wêneyê hêzdar peyda dike. Lêbelê, wan taybetmendiyên cûda hene û rewşên bikar tînin ku divê bêne hesibandin. Vision API
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
Doza karanîna bingehîn a TensorFlow Hub çi ye?
TensorFlow Hub di warê îstîxbarata hunerî de amûrek bi hêz e ku ji bo modulên fêrbûna makîneyê yên ji nû ve bi kar anîn wekî depoyek kar dike. Ew platformek navendî peyda dike ku pêşdebir û lêkolîner dikarin xwe bigihînin modelên pêş-perwerdekirî, vegirtin û çavkaniyên din da ku karûbarê fêrbûna makîneya xwe zêde bikin. Doza karanîna bingehîn a TensorFlow Hub hêsankirin e
- 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, Nirxandina îmtîhanê
TensorFlow Hub çawa ji nû ve karanîna kodê di fêrbûna makîneyê de hêsantir dike?
TensorFlow Hub amûrek hêzdar e ku ji nû ve karanîna kodê di fêrbûna makîneyê de pir hêsan dike. Ew depoyek navendî ya modelên pêş-perwerdekirî peyda dike, modul û pêvekan, dihêle pêşdebiran bi hêsanî xwe bigihînin û wan bixin nav projeyên fêrbûna makîneya xwe. Ev ne tenê dem û hewldanê xilas dike lê di heman demê de hevkarî û parvekirina zanînê jî di hundurê xwe de pêşve dike
Hûn çawa dikarin bi karanîna TensorFlow.js modelek îthalkirî xweş bikin û pispor bikin?
Ji bo ku hûn modelek îthalkirî bi karanîna TensorFlow.js xweş bikin û pispor bikin, hûn dikarin nermbûn û hêza vê pirtûkxaneya JavaScript-ê ji bo fêrbûna makîneyê bikar bînin. TensorFlow.js destûrê dide te ku hûn modelên pêş-perwerdekirî manîpule bikin û baş bişopînin, û dihêle hûn wan li gorî hewcedariyên xwe yên taybetî biguncînin. Di vê bersivê de, em ê gavên ku di xêzkirin û pisporkirina an de têkildar in vekolînin
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