Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
Afirandina guhertoyek modelek fêrbûna makîneyê di Platforma Google Cloud (GCP) de di bicîhkirina modelan de ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de gavek girîng e. Guhertoyek di vê çarçoveyê de mînakek taybetî ya modelek ku dikare ji bo pêşbîniyan were bikar anîn vedibêje. Ev pêvajo ji bo birêvebirin û domandina dubareyên cihêreng yekpare ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
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
Tora neuralî ya kûr çi ye?
Tora neuralî ya kûr (DNN) celebek tora neuralî ya çêkirî ye (ANN) ku ji hêla pir tebeqeyên girêk, an jî neuronan ve tête taybetmend kirin, ku modela nimûneyên tevlihev di daneyê de dihêle. Ew di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de têgehek bingehîn e, nemaze di pêşkeftina modelên sofîstîke de ku dikarin karan pêk bînin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, TensorBoard ji bo dîtbariya model
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
Çi amûrên ji bo XAI (Zêxbariya Hunerî ya Ravekirî) hene?
Zehmetiya Hunerî ya Ravekirî (XAI) aliyek girîng a pergalên AI-ya nûjen e, nemaze di çarçoveya torên neuralî yên kûr û texmînkerên fêrbûna makîneyê de. Her ku ev model her ku diçe tevlihev dibin û di serîlêdanên krîtîk de têne bicîh kirin, têgihîştina pêvajoyên wan ên biryargirtinê pêdivî ye. Amûr û metodolojiyên XAI armanc dikin ku têgihiştinê peyda bikin ka model çawa pêşbîniyan dikin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Meriv çawa li ser mîqdara daneya ku di tf.Çapkirinê de derbas dibe sînoran destnîşan dike da ku pelên têketinê yên zêde dirêj çênebin?
Ji bo çareserkirina pirsa danîna sînoran li ser mîqdara daneya ku di "tf.Print" de di TensorFlow de derbas dibe da ku pêşî li hilberîna pelên têketinê yên pir dirêj bigire, pêdivî ye ku meriv fonksiyon û sînorên operasyona "tf.Print" û çawaniya wê fêm bike. di çarçoveya TensorFlow de tê bikaranîn. `tf.Print` operasyonek TensorFlow e ku di serî de ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Daxuyaniyên çapkirinê li TensorFlow
Hêmanên sereke yên modela tora neuralî di perwerdekirina kargêrek ji bo peywira CartPole de têne bikar anîn, û ew çawa beşdarî performansa modelê dibin?
Karê CartPole di fêrbûna xurtkirinê de pirsgirêkek klasîk e, ku pir caran wekî pîvanek ji bo nirxandina performansa algorîtmayan tê bikar anîn. Armanc ev e ku bi sepandina hêzên çep an rastê stûnek li ser selikê hevseng bikin. Ji bo pêkanîna vê peywirê, modelek torê ya neuralî bi gelemperî wekî fonksiyonê tête bikar anîn
Çima sûdmend e ku meriv hawîrdorên simulasyonê ji bo hilberandina daneyên perwerdehiyê di fêrbûna xurtkirinê de, nemaze di warên wekî matematîk û fîzîkê de bikar bîne?
Bikaranîna hawirdorên simulasyonê ji bo hilberîna daneyên perwerdehiyê di fêrbûna bihêzkirinê de (RL) gelek feydeyan peyda dike, nemaze di warên wekî matematîk û fîzîkê de. Van feydeyan ji şiyana simulasyonan peyda dikin ku ji bo ajanên perwerdehiyê hawîrdorek kontrolkirî, berbelav û maqûl peyda dikin, ku ji bo pêşxistina algorîtmayên RL-ya bi bandor girîng e. Ev nêzîkatî bi taybetî ji ber vê yekê sûdmend e
Jîngeha CartPole di OpenAI Gym de serketinê çawa pênase dike, û şert û mercên ku rê li ber dawiya lîstikê digirin çi ne?
Jîngeha CartPole li OpenAI Gym pirsgirêkek kontrolê ya klasîk e ku ji bo algorîtmayên fêrbûna bihêzkirinê wekî pîvanek bingehîn kar dike. Ew hawîrdorek hêsan lê hêzdar e ku di têgihîştina dînamîkên fêrbûna bihêzkirinê û pêvajoya perwerdekirina torên neuralî de ji bo çareserkirina pirsgirêkên kontrolê dibe alîkar. Di vê hawîrdorê de, ajanek tê peywirdarkirin