Zimanên ji bo bernameya fêrbûna makîneyê ji bilî Python-ê çi ne?
Lêpirsîna di derbarê gelo Python yekane ziman e ji bo bernamekirinê di fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di nav kesên ku di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de nû ne, hevpar e. Digel ku Python bi rastî di warê fêrbûna makîneyê de zimanek serdest e, ew ne tenê ziman e ku ji bo vê yekê tê bikar anîn.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
Dema ku hûn guhertoya çêtirîn a Python-ê ji bo sazkirina TensorFlow-ê, nemaze ji bo karanîna texmînkerên sade û sade, dihesibînin, pêdivî ye ku guhertoya Python bi daxwazên lihevhatina TensorFlow re were hevrêz kirin da ku xebata birêkûpêk misoger bike û ji pirsgirêkên potansiyel ên têkildarî belavkirinên TensorFlow yên neberdest dûr bikevin. Hilbijartina guhertoya Python ji TensorFlow, mîna gelekan, girîng e
Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Fêrbûna bingehên fêrbûna makîneyê hewildanek piralî ye ku bi gelek faktoran ve girêdayî ye, di nav de ezmûna berê ya xwendekar bi bername, matematîk, û statîstîkan, û her weha tundî û kûrahiya bernameya xwendinê. Bi gelemperî, kes dikarin li bendê bin ku ji çend hefteyan heya çend mehan li her deverê derbas bikin da ku bingehek bistînin
Ma Google Vision API dikare bi Python re were bikar anîn?
Google Cloud Vision API amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî pêşkêş kirin ku destûrê dide pêşdebiran ku kapasîteyên analîzkirina wêneyê di nav sepanên xwe de bikin yek. Ev API cûrbecûr taybetmendî peyda dike, di nav de nîşankirina wêneyê, tespîtkirina tiştan, nasîna karaktera optîkî (OCR), û hêj bêtir. Ew dihêle ku sepanan bi karanîna Google-ê naveroka wêneyan fam bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pêşkêş, Nasandina API-ya Google Cloud Vision
Parametreya b di regresîyona xêzikî de (Y-navbera rêza herî baş) çawa tê hesibandin?
Di çarçoweya paşvekêşana xêzikî de, parametre (bi gelemperî wekî y-navbera rêza herî baş tê binav kirin) hêmanek girîng a hevkêşeya xêzikê ye, ku li wir şibaka xetê temsîl dike. Pirsa we bi têkiliya di navbera y-navdêr, navgîniya guhêrbara girêdayî û guhêrbara serbixwe ve girêdayî ye,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Têgihiştina paşvedanê
Feydeyên karanîna Python ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna kûr li gorî perwerdehiya rasterast li TensorFlow.js çi ne?
Python ji bo perwerdehiya modelên fêrbûna kûr wekî zimanek serdest derketiye, nemaze dema ku rasterast bi perwerdehiya TensorFlow.js re were dijber kirin. Feydeyên karanîna Python-ê li ser TensorFlow.js ji bo vê armancê piralî ne, ji ekosîstema dewlemend a pirtûkxane û amûrên ku li Python-ê têne peyda kirin bigire heya nihêrînên performans û pîvanbariyê yên ku ji bo karên fêrbûna kûr hewce ne.
Vektorên piştgirî di diyarkirina sînorê biryarê ya SVM de çi rola dilîze, û ew di pêvajoya perwerdehiyê de çawa têne nas kirin?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) çînek modelên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku ji bo dabeşkirin û analîza regresyonê têne bikar anîn. Têgeha bingehîn a li pişt SVM-an ev e ku meriv hîperplana çêtirîn bibîne ku herî baş nuqteyên daneyê yên çînên cihêreng ji hev vediqetîne. Vektorên piştgirî di diyarkirina vê sînorê biryarê de hêmanên girîng in. Ev bersiv dê rola xwe ronî bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, SVM ji sifirê temam kirin, Nirxandina îmtîhanê
Di pêkanîna SVM de rêbaza `pêşbînîkirin` çawa dabeşkirina xalek daneya nû diyar dike?
Rêbaza `pêşbînîkirin` di Makîneyek Vektora Piştgiriyê (SVM) de pêkhateyek bingehîn e ku dihêle ku model piştî ku hate perwerde kirin xalên daneya nû dabeş bike. Fêmkirina ka ev rêbaz çawa dixebite hewce dike ku lêkolînek hûrgulî ya prensîbên bingehîn ên SVM, formulasyona matematîkî, û hûrguliyên bicîhkirinê hewce bike. Prensîba Bingehîn a Makîneyên Vektora Piştgiriya SVM
Rola fermana super().__init__() di PyTorch de çi ye?
Ji bo nîqaşkirina fermana `super().__init__()` di PyTorch de bi prensîbên bernamesaziya objekt-oriented (OOP) û peymanên çarçoveya PyTorch ve girêdayî ye. Ji bo destpêkê, torên neuralî yên PyTorch bi gelemperî bi binklaskirina `torch.nn.Module` têne destnîşankirin. Ev çîna bingehîn ji bo diyarkirin û birêvebirina qat û pîvanên torê çarçoveyek peyda dike. Li vir mînakek hêsan a torê neural e
Ma çînek torch.Tensor ku rêzikên çargoşeyî yên piralî diyar dike dikare hêmanên celebên daneyê yên cihêreng hebe?
Daxuyaniya ku çînek `torch.Tensor` ku rêzikên çargoşeyî yên piralî diyar dike dibe ku hêmanên celebên daneya cihêreng hebin ne rast e. Di PyTorch de, çîna `torch.Tensor` ji bo hilanîna hêmanên yek celebek daneyê hatî çêkirin, ku wekî celebek homojen jî tê zanîn. Ev sînorkirin taybetmendiyek bingehîn a tensorên li PyTorch e û ji bo wê pêdivî ye