په ګوګل ویژن API کې د اعتراض پیژندنې لپاره ځینې مخکینۍ کټګورۍ کومې دي؟
د ګوګل ویژن API، د ګوګل کلاوډ د ماشین زده کړې وړتیاوو یوه برخه، د عکس پیژندنې پرمختللي فعالیت وړاندې کوي، په شمول د اعتراض پیژندنه. د څیز پیژندنې په شرایطو کې، API د مخکینیو تعریف شویو کټګوریو سیټ کاروي ترڅو په انځورونو کې توکي په سمه توګه وپیژني. دا مخکینۍ تعریف شوي کټګورۍ د API د ماشین زده کړې ماډلونو طبقه بندي کولو لپاره د حوالې ټکي په توګه کار کوي
څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
د فیچر استخراج د عکس پیژندنې دندو لپاره پلي شوي د convolutional عصبي شبکې (CNN) پروسې کې یو مهم ګام دی. په CNNs کې، د ځانګړتیاوو استخراج پروسه د ان پټ انځورونو څخه د معنی وړ ځانګړتیاوو استخراج شامل دي ترڅو دقیق طبقه بندي اسانه کړي. دا پروسه اړینه ده ځکه چې د عکسونو خام پکسل ارزښتونه په مستقیم ډول د ډلبندۍ دندو لپاره مناسب ندي. لخوا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول
ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې دندې د کمپیوټري زده کړې موډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د کمپیوټرونو ترسره کولو ته اجازه ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول
د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API د متن ډیټا مؤثره نښه کولو ته اجازه ورکوي، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو کې یو مهم ګام. کله چې په TensorFlow Keras کې د Tokenizer مثال تنظیم کړئ، یو له پیرامیټرونو څخه چې ټاکل کیدی شي د `num_words` پیرامیټر دی، کوم چې د فریکونسۍ پراساس د ساتلو لپاره د کلمو اعظمي شمیر مشخص کوي
ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API په حقیقت کې د متن په کورپس کې د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي. ټوکن کول د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز ګام دی چې د متن په کوچنیو واحدونو، په ځانګړې توګه د کلمو یا فرعي کلمو ماتول شامل دي، ترڅو نور پروسس اسانه کړي. په TensorFlow کې د Tokenizer API د اغیزمن ټوکن کولو لپاره اجازه ورکوي
TOCO څه شی دی؟
TOCO، چې د TensorFlow Lite Optimizing Converter لپاره ولاړ دی، د TensorFlow ایکوسیستم یوه مهمه برخه ده چې په ګرځنده او څنډه وسیلو کې د ماشین زده کړې موډلونو پلي کولو کې مهم رول لوبوي. دا کنورټر په ځانګړي ډول ډیزاین شوی ترڅو د سرچینو محدود پلیټ فارمونو کې د ځای په ځای کولو لپاره د TensorFlow ماډلونه غوره کړي ، لکه سمارټ فونونه ، IoT وسیلې ، او سرایت شوي سیسټمونه.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د ټینسرفلو کوډینګ پیژندنه
د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې ماډل کې د وختونو شمیر او د وړاندوینې دقت ترمینځ اړیکه یو مهم اړخ دی چې د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا باندې د پام وړ اغیزه کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې یو بشپړ پاس ته اشاره کوي. پدې پوهیدل چې څنګه د وختونو شمیر د وړاندوینې دقت اغیزه کوي اړینه ده
ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API په حقیقت کې د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د پرمختللي روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو کې مهم رول لوبوي. NSL د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګراف جوړښت شوي ډیټا د روزنې پروسې کې مدغم کوي ، د فیچر ډیټا او ګراف ډیټا دواړه په کارولو سره د ماډل فعالیت ته وده ورکوي. په کارولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه