Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
TensorBoard û Matplotlib herdu jî amûrên hêzdar in ku ji bo dîtina daneyan û performansa modelê di projeyên fêrbûna kûr ên ku li PyTorch têne bicîh kirin têne bikar anîn. Digel ku Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyek pirreng e ku dikare were bikar anîn da ku celeb celeb grafîk û nexşeyan biafirîne, TensorBoard taybetmendiyên pisportir ên ku bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr hatine çêkirin pêşkêşî dike. Di vê çarçoveyê de, ya
Awantajên hilanîna agahdariya nîşana bi rengek tabloyek bi karanîna modula pandas çi ne?
Bi karanîna modula pandas ve hilanîna agahdariya nîşana bi rengek tabloyek di warê têgihiştina wêneya pêşkeftî de, bi taybetî di çarçoweya tespîtkirina nîşanan de bi Google Vision API re, gelek feydeyan peyda dike. Ev nêzîkatî rê dide manîpulasyon, analîzkirin, û dîtbarîkirina daneya bikêrhatî, geşkirina xebata giştî û hêsankirina derxistina têgihîştinên hêja ji
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Fêmkirina wêneyên pêşkeftî, Kifşkirina şûnwaran, Nirxandina îmtîhanê
Meriv çawa di sepana tevna TensorFlow.js de grafiyek rêzek xuyang dike?
Grafikek rêzek amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku dikare were bikar anîn da ku daneyan di serîlêdana tevna TensorFlow.js de temsîl bike. TensorFlow.js pirtûkxaneyek JavaScriptê ye ku destûrê dide pêşdebiran ku rasterast di gerokê de modelên fêrbûna makîneyê ava bikin û perwerde bikin. Bi tevlêkirina grafikên rêzê di serîlêdana malperê de, bikarhêner dikarin bi bandor meylên daneyê analîz bikin û şîrove bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Di gerokê de bi TensorFlow.js fêrbûna kûr, Serlêdana bingehîn ya TensorFlow.js, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin bi karanîna matplotlib rêzikên pixelê yên perçeyên şopandina pişikê nîşan bidin?
Ji bo nîşandana rêzikên pixelê yên perçeyên şopandina pişikê bi karanîna matplotlib, em dikarin pêvajoyek gav-gav bişopînin. Matplotlib pirtûkxaneyek Python-ê ya ku ji bo dîtina daneyan pir tê bikar anîn e, û ew fonksiyon û amûrên cihêreng peyda dike da ku nexş û wêneyên bi kalîte biafirîne. Pêşîn, pêdivî ye ku em pirtûkxaneyên pêwîst derxînin. Em ê pirtûkxaneya matplotlib derxînin
Hin taybetmendiyên ku ji hêla SVM ve têne peyda kirin ku dikarin ji bo analîz û dîtinê bikêr bin çi ne? Hejmara vektorên piştgirî û cîhên wan çawa dikare were şîrove kirin?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) algorîtmayek fêrbûna makîneya hêzdar e ku dikare ji bo karên analîz û dîtinê were bikar anîn. SVM gelek taybetmendiyên ku ji bo van armancan bikêr in peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê hin ji van taybetmendiyan û çawa dikarin werin şîrove kirin nîqaş bikin. 1. Marjîn: Yek ji taybetmendiyên sereke yên SVM ev e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Parametreyên SVM, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin bi dîmenderê çîna ku xalek nû tê de ye bi karanîna nexşeya belavbûnê diyar bikin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, yek algorîtmayek populer a ji bo karên dabeşkirinê algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) ye. Ev algorîtma xalên daneya nû li ser bingeha nêzîkbûna wan ji xalên daneya heyî re di daneya perwerdehiyê de dabeş dike. Yek rêyek ji bo destnîşankirina bi dîtbarî çîna ku xalek nû tê de ye bi karanîna nexşeyek belav e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Hûn çawa daneyan bi karanîna modula matplotlib di Python de xuya dikin?
Modula matplotlib li Python ji bo dîtina daneyan di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de amûrek hêzdar e. Ew cûrbecûr fonksîyon û taybetmendî peyda dike ku rê dide bikarhêneran ku nexş û nexşeyên kalîteya bilind biafirînin da ku daneyên xwe baştir fam bikin û analîz bikin. Di vê bersivê de, ez ê rave bikim ka meriv çawa bikar tîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya şemitoka fit a çêtirîn, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin bi karanîna Python-ê xalên daneyê di nexşeyek belavbûyî de xuyang bikin?
Di warê Zehmetiya Hunerî û Fêrbûna Makîneyê de, dîtbarkirina daneyan di têgihiştina qalib û têkiliyên di nav databasê de gavek girîng e. Pîvanên belavkirî bi gelemperî têne bikar anîn da ku têkiliya di navbera du guherbaran de xuyang bikin, ku her xalek daneyê bi nîşankerek li ser nexşeyê tê destnîşan kirin. Python gelek pirtûkxane û amûrên ku çêdikin peyda dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya şemitoka fit a çêtirîn, Nirxandina îmtîhanê
Çima girîng e ku dema afirandina grafîkek tarîxên li ser axê têxin nav xwe da ku daneyên pêşbînkirî di pêşbînkirin û pêşbînkirina regresyonê de xuyang bikin?
Dema ku grafiyek çêbikin ku daneyên pêşbînkirî di pêşbînkirin û pêşbînkirina regresyonê de xuyang bikin, girîng e ku hûn tarîxên li ser eksê têxin nav xwe. Vê pratîkê girîngiyek girîng digire ji ber ku ew ji daneyên ku têne pêşkêş kirin re çarçoveyek demkî peyda dike, bi demê re têgihiştinek berfireh a meyl, qalib û têkiliyên di navbera guherbaran de hêsan dike. Bi tevlîhevkirinê
Cloud Datalab çawa bi karûbarên din ên Platforma Google Cloud re yek dike?
Cloud Datalab, amûrek lêgerîn û analîzkirina daneya înteraktîf a hêzdar a ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin, bi karûbarên cûda yên GCP-ê re yekgirtî ye da ku karûbarên analîzkirina daneya bikêr û berfereh bike. Ev yekbûn rê dide bikarhêneran ku bi tevahî potansiyela karûbar û amûrên GCP-ê bikar bînin da ku berhevokên mezin hilînin, analîz bikin û dîmen bikin. Yek ji sereke