Yek kodkirina germ çi ye?
Yek kodkirina germ teknîkek e ku di fêrbûna makîneyê û hilberandina daneyê de tê bikar anîn da ku guhêrbarên kategorîk wekî vektorên binaryê temsîl bike. Ew bi taybetî dema ku bi algorîtmayên ku nikaribin rasterast daneyên kategorîkî bi rê ve bibin, mîna texmînkerên sade û sade, bikêr e. Di vê bersivê de, em ê têgeha yek kodkirina germ, mebesta wê û
Meriv çawa modelên ML-ê di sazûmanek hîbrîd de dimeşîne, digel ku modelên heyî yên herêmî bi rêve diçin û encamên ku ji ewr re têne şandin?
Rêvekirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di sazûmanek hîbrîd de, ku modelên heyî bi herêmî têne darve kirin û encamên wan ji ewr re têne şandin, dikare di warê nermbûn, berbelavbûn, û lêçûn-bandorbûnê de gelek feydeyan peyda bike. Ev nêzîkatî hêza hem çavkaniyên komputerê yên herêmî û hem jî ewr-based bi kar tîne, rê dide rêxistinan ku dema ku digirin binesaziya xwe ya heyî bikar bînin.
Rola TensorFlow di projeya Daniel de bi zanyarên li MBARI re çi bû?
TensorFlow di projeya Daniel de bi zanyarên li MBARI re bi peydakirina platformek hêzdar û pirreng ji bo pêşkeftin û bicîhkirina modelên îstîxbarata sûnî de rolek girîng lîst. TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniyek vekirî ya ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin, di civata AI-ê de ji ber cûrbecûr fonksiyonên xwe û karanîna wê hêsan populerbûnek girîng bidest xist.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Serlêdanên TensorFlow, Daniel û behra deng, Nirxandina îmtîhanê
Platforma fêrbûna makîneyê ya Airbnb, Bighead, di projeyê de çi rola lîst?
Bighead, platforma fêrbûna makîneyê ya Airbnb, di projeya kategorîzekirina navnîşa wêneyan de bi karanîna fêrbûna makîneyê de rolek girîng lîst. Ev platform ji bo çareserkirina kêşeyên ku ji hêla Airbnb ve di bikêrhatî û birêvebirina modelên fêrbûna makîneyê de di pîvanê de rû bi rû dimînin hate pêşve xistin. Bi karanîna hêza TensorFlow, Bighead Airbnb çalak kir ku pêvajoyê bixweber û xweş bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Serlêdanên TensorFlow, Airbnb bi karanîna ML ve wêneyên navnîşên xwe kategorîzekirin, Nirxandina îmtîhanê
Rola Apache Beam di çarçoveya TFX de çi ye?
Apache Beam modelek bernameyek yekbûyî-çavkaniya vekirî ye ku ji bo avakirina lûleyên hilberandina daneya hevî û guheztinê çarçoveyek hêzdar peyda dike. Ew API-yek sade û diyarker pêşkêşî dike ku destûrê dide pêşdebiran ku lûleyên hilberandina daneyê binivîsin ku dikarin li ser paşnavên pêvajoyek dabeşkirî yên cihêreng, wekî Apache Flink, Apache Spark, û Google Cloud Dataflow werin darve kirin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Pêvajo û beşên belavkirî, Nirxandina îmtîhanê
Çawa TFX Apache Beam di endezyariya ML-ê de ji bo bicîhkirina ML-ya hilberînê bi kar tîne?
Apache Beam çarçoveyek çavkaniyek vekirî ya hêzdar e ku modelek bernamekirinê ya yekbûyî hem ji bo berhevkirina daneya berhevok û hem jî ji bo hilanînê peyda dike. Ew komek API û pirtûkxaneyan pêşkêşî dike ku ji pêşdebiran re dihêle ku lûleyên hilberandina daneyê binivîsin ku dikarin li ser paşnavên pêvajoyek dabeşkirî yên cihêreng werin darve kirin, wek Apache Flink, Apache Spark, û Google Cloud Dataflow.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Endezyariya ML ji bo hilberîna belavkirina ML bi TFX, Nirxandina îmtîhanê
Feydeyên karanîna daneyên TensorFlow di TensorFlow 2.0 de çi ne?
Daneyên TensorFlow di TensorFlow 2.0 de cûrbecûr avantajên peyda dikin, ku wan ji bo hilberandina daneyê û perwerdehiya modelê di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de amûrek hêja dike. Van avantajên ji prensîbên sêwiranê yên daneyên TensorFlow-ê derdikevin, ku pêşî li berkarî, nermbûn û karanîna hêsan digirin. Di vê bersivê de, em ê mifteyê lêkolîn bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow 2.0, Destpêka TensorFlow 2.0, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin bi karanîna fonksiyona 'zip' li Python-ê li ser du komên daneyê bi hevdemî dubare bikin?
Ji bo ku di Python de li ser du komên daneyan bi hevdemî dubare bikin, fonksiyona 'zip' dikare were bikar anîn. Fonksiyona 'zip' gelek dubareyan wekî arguman digire û îteratorek ji tîpan vedigerîne, li wir her tîpek hêmanên têkildar ji navdêrên têketinê vedigire. Ev rê dide me ku em hêmanên ji gelek komek daneyan bi hev re di a
Rola Cloud Dataflow di hilberandina daneyên IoT de di xeta analîtîk de çi ye?
Cloud Dataflow, karûbarek bi tevahî rêvekirî ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin, di hilberandina daneyên IoT de di xeta analîtîk de rolek girîng dilîze. Ew ji bo veguheztin û analîzkirina cildên mezin ên weşan û daneya berhevokê di wextê rast de çareseriyek pêbawer û pêbawer pêşkêşî dike. Bi karanîna Cloud Dataflow re, rêxistin dikarin bi karîgerî tevlêbûna girseyî birêve bibin
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Taqîgehên GCP, Pipeline IoT Analytics, Nirxandina îmtîhanê
Pêngavên ku di avakirina boriyek analîtîk a IoT de li ser Platforma Google Cloud çi ne?
Avakirina boriyek analîtîk a IoT-ê li ser Platforma Google Cloud (GCP) çend gavan vedihewîne ku berhevkirina daneyan, girtina daneyan, pêvajokirina daneyê, û analîza daneyê vedihewîne. Ev pêvajoyek berfireh rê dide rêxistinan ku ji cîhazên xwe yên Înternetê yên Tiştan (IoT) zanyariyên hêja derxînin û biryarên agahdar bistînin. Di vê bersivê de, em ê li her gavê ku tê de tê de veqetînin
- 1
- 2