Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev embedding in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Nerîta çarçoveyê ya Fêrbûna Avakirî ya Neural
TensorBoard çi ye?
TensorBoard di warê fêrbûna makîneyê de amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi gelemperî bi TensorFlow, pirtûkxaneya fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya Google-ê ve girêdayî ye. Ew hatiye dîzaynkirin ku ji bikarhêneran re bibe alîkar ku bi peydakirina komek amûrên dîtbariyê re performansa modelên fêrbûna makîneyê fam bikin, jêbirin û xweşbîn bikin. TensorBoard destûrê dide bikarhêneran ku cûrbecûr aliyên xwe bibînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
Hin teknîk ji bo şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modela fêrbûna kûr ve têne çêkirin çi ne?
Şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modelek fêrbûna kûr ve têne çêkirin, hêmanek bingehîn a têgihîştina tevgera wê û bidestxistina têgihîştinê ye li ser qalibên bingehîn ên ku ji hêla modelê ve hatine fêr kirin. Di vê qada Zehmetiya Hunerî de, çend teknîk dikarin werin bikar anîn da ku pêşbîniyan şîrove bikin û têgihîştina me ya pêvajoya biryardana modelê zêde bikin. Yek bi gelemperî tê bikaranîn
Em çawa dikarin rastbûn û nirxên windabûnê yên modelek perwerdekirî grafîkî bikin?
Ji bo grafîkirina rastbûn û nirxên windabûnê yên modelek perwerdekirî di warê fêrbûna kûr de, em dikarin teknîk û amûrên cihêreng ên ku di Python û PyTorch de hene bikar bînin. Şopandina rastbûn û nirxên windabûnê ji bo nirxandina performansa modela me û girtina biryarên agahdar di derbarê perwerdehî û xweşbîniya wê de pir girîng e. Di vê
TensorBoard çawa di dîtin û berhevkirina performansa modelên cihêreng de dibe alîkar?
TensorBoard amûrek hêzdar e ku di dîtbarîkirin û berhevkirina performansa modelên cihêreng de di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di warê fêrbûna kûr de ku Python, TensorFlow, û Keras bikar tîne, pir alîkar dike. Ew ji bo analîzkirin û têgihîştina tevgera torên neuralî di dema perwerdehî û nirxandinê de navgînek berfereh û xwerû peyda dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, TensorBoard, Optimîzasyona bi TensorBoard, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin kodê biguhezînin da ku wêneyên guhezbar bi rengek torê nîşan bidin?
Ji bo ku kodê biguhezînin da ku wêneyên guhezbar bi rengek torê nîşan bidin, em dikarin pirtûkxaneya matplotlib li Python bikar bînin. Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyê ya ku bi berfirehî tê bikar anîn e ku ji bo afirandina dîmenan fonksiyonên cihêreng peyda dike. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Ji bilî TensorFlow, em ê import bikin
Armanca dîtbarîkirina wêneyan û dabeşkirina wan di çarçeweya nasîna kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna tora neuralî ya hevgirtî çi ye?
Dîtina wêneyan û dabeşkirina wan di çarçoweya naskirina kûçikan li hember pisîkan de bi karanîna tora neuralî ya pevgirêdayî çend armancên girîng re xizmet dike. Ev pêvajo ne tenê di têgihiştina xebata hundurîn a torê de dibe alîkar, lê di heman demê de di nirxandina performansa wê, tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel û bidestxistina têgihiştinên li ser nûnerên fêrbûyî de jî dibe alîkar. Yek ji
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
Nûneriya qada Bloch çawa dihêle ku em rewşa qubitek di cîhê sê-alî de xuyang bikin?
Nûnertiya qada Bloch di teoriya agahdariya kuantûmê de amûrek hêzdar e ku dihêle ku em rewşa qubitek di cîhê sê-alî de xuyang bikin. Ew nûneriya geometrîkî ya rewşa qubitê peyda dike, ku yekîneyek bingehîn a agahdariya quantum e. Sfera Bloch ji navê fîzîknasê Swîsreyî Felix Bloch hatiye binavkirin.
- Weşandin Agahiya Quantum, EITC/QI/QIF Bingehên Agahdariya Kuantumê, Destpêka spin, Qada Bloch, Nirxandina îmtîhanê
Cloud Datalab çi ye û taybetmendiyên wê yên sereke çi ne?
Cloud Datalab amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin ku bikarhêneran dihêle ku daneyên mezin bi rengek hevkar û înteraktîf analîz bikin. Ew nermbûna notebookên Jupyter bi pîvanbûn û karanîna GCP-ê re hêsan dike. Cloud Datalab cûrbecûr taybetmendî pêşkêşî dike ku wê bijarek îdeal dike
- 1
- 2