Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
PyTorch û NumPy herdu pirtûkxaneyên ku di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di serîlêdanên fêrbûna kûr de, pir têne bikar anîn. Dema ku her du pirtûkxane fonksiyonên ji bo hesabên hejmarî pêşkêş dikin, di navbera wan de cûdahiyên girîng hene, nemaze dema ku ew tê hesabên li ser GPU û fonksiyonên din ên ku ew peyda dikin. NumPy ji bo pirtûkxaneyek bingehîn e
Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
PyTorch bi rastî dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin. PyTorch pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê-çavkaniya vekirî ye ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin ku avahiyek grafikek hesabker a maqûl û dînamîkî peyda dike, ku wê bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr guncan dike. NumPy, ji hêla din ve, ji bo zanistî pakêtek bingehîn e
Em çawa dikarin pirtûkxaneyên pêwîst ji bo afirandina daneyên perwerdehiyê derxînin?
Ji bo afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr bi karanîna Python û TensorFlow, pêdivî ye ku ji bo afirandina daneyên perwerdehiyê pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên ku ji bo pêşdibistanê, manîpulekirin û birêxistinkirina daneyan di formek guncan de ji bo perwerdekirina modelek chatbot hewce ne peyda dikin. Yek ji pirtûkxaneyên bingehîn ji bo fêrbûna kûr
Armanca hilanîna daneyên wêneyê li pelek numpy çi ye?
Tomarkirina daneya wêneyê li pelek numpy di warê fêrbûna kûr de, bi taybetî di çarçoweya pêş-pêvajoya daneyan de ji bo tora neuralî ya 3D ya tevlihev (CNN) ku di pêşbaziya tespîtkirina kansera pişikê ya Kaggle de tê bikar anîn de, armancek girîng xizmet dike. Ev pêvajo bi veguheztina daneyên wêneyê di nav formatek ku dikare bi bandor were hilanîn û manîpulekirin vedihewîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Torgiloka neural a konvolucional a 3D bi reqabeta kanserê pişikê ya Kaggle, Daneyên pêş-pêvajoyê, Nirxandina îmtîhanê
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
Bikaranîna pirtûkxaneya numpy çawa karbidestî û nermbûna hesabkirina dûrahiya Euclidean çêtir dike?
Pirtûkxaneya numpy di baştirkirina karîgerî û nermbûna hesabkirina dûrahiya Euclidean de di çarçoweya bernamesazkirina algorîtmayên fêrbûna makîneyê de, wek algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) rolek girîng dilîze. Numpy pirtûkxaneyek Python a hêzdar e ku piştgirî dide rêzikên mezin, pir-alî û matrices, digel berhevokek matematîkî.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya xwe algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Pirtûkxaneyên pêwîst ên ku ji bo bicihanîna algorîtmaya K-ya cîranên herî nêzîk li Python-ê hewce ne ku werin derxistin çi ne?
Ji bo ku algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) li Python-ê ji bo peywirên fêrbûna makîneyê were bicîh kirin, pêdivî ye ku çend pirtûkxane werin îtxal kirin. Van pirtûkxane amûr û fonksiyonên pêwîst peyda dikin da ku hesab û operasyonên pêwîst bi bandor pêk bînin. Pirtûkxaneyên sereke yên ku bi gelemperî ji bo pêkanîna algorîtmaya KNN têne bikar anîn NumPy, Pandas, û Scikit-learn in.
Feydeya veguheztina daneyan ji bo rêzek numpy û karanîna fonksiyona vesazkirinê dema ku bi dabeşkerên scikit-learn re dixebitin çi ye?
Dema ku di warê fêrbûna makîneyê de bi dabeşkerên fêrbûna scikit-ê re dixebitin, veguheztina daneyan li komek numpy û karanîna fonksiyona vesazkirinê gelek feydeyan peyda dike. Van avantajên ji xwezaya bikêrhatî û xweşbîn a rêzikên numpy, û her weha nermbûn û rehetiya ku ji hêla fonksiyona vesazkirinê ve hatî peyda kirin, derdikevin. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, K serlêdana cîranên herî nêzîk, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2