ایا طبیعي ګرافونه د ګډ پیښې ګرافونه، د حوالې ګرافونه، یا د متن ګرافونه شامل دي؟
طبیعي ګرافونه د ګراف جوړښتونو متنوع لړۍ پوښي چې د نړۍ په مختلفو سناریوګانو کې د ادارو ترمنځ اړیکې ماډل کوي. همغږي ګرافونه، د حوالې ګرافونه، او متن ګرافونه د طبیعي ګرافونو ټول مثالونه دي چې د اړیکو مختلف ډولونه نیسي او په پراخه کچه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې په مختلفو غوښتنلیکونو کې کارول کیږي. د ګډو پیښو ګرافونه د ګډ پیښې استازیتوب کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
ایا د Android لپاره TensorFlow lite یوازې د استدلال لپاره کارول کیږي یا دا د روزنې لپاره هم کارول کیدی شي؟
د Android لپاره TensorFlow Lite د TensorFlow لږ وزن لرونکی نسخه ده چې په ځانګړي ډول د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو لپاره ډیزاین شوې. دا په ابتدايي توګه په ګرځنده وسیلو کې د مخکینۍ روزل شوي ماشین زده کړې ماډلونو چلولو لپاره کارول کیږي ترڅو په اغیزمنه توګه د استخراج دندې ترسره کړي. ټینسر فلو لایټ د ګرځنده پلیټ فارمونو لپاره مطلوب دی او هدف یې د وړ کولو لپاره ټیټ ځنډ او کوچنۍ بائنری اندازه چمتو کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د Android لپاره TensorFlow لایټ
د منجمد ګراف کارول څه دي؟
د TensorFlow په شرایطو کې یو منجمد ګراف هغه ماډل ته اشاره کوي چې په بشپړ ډول روزل شوي او بیا د یو واحد فایل په توګه خوندي شوي چې دواړه ماډل جوړښت او روزل شوي وزنونه لري. دا کنګل شوی ګراف بیا د اصلي ماډل تعریف یا لاسرسي ته اړتیا پرته په مختلف پلیټ فارمونو کې د تحلیل لپاره ځای په ځای کیدی شي.
څوک یو ګراف جوړوي چې د ګراف منظم کولو تخنیک کې کارول کیږي، ګراف پکې شامل وي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټ استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي؟
د ګراف منظم کول د ماشین زده کړې کې یو بنسټیز تخنیک دی چې پکې د ګراف جوړول شامل دي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټونو استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي. د TensorFlow سره د Neural Structured Learning (NSL) په شرایطو کې، ګراف د دې تعریف کولو سره جوړ شوی چې څنګه د ډیټا پوائنټونه د دوی د ورته والي یا اړیکو پراساس وصل شوي. د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د عصبي جوړښت زده کړې چوکاټ عمومي کتنه
ایا د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) د پیشوګانو او سپیو ډیری عکسونو په قضیه کې پلي کیږي د موجوده عکسونو پراساس نوي عکسونه رامینځته کوي؟
Neural Structured Learning (NSL) د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې د معیاري ځانګړتیاو معلوماتو سربیره د جوړښت شوي سیګنالونو په کارولو سره د عصبي شبکو روزنې ته اجازه ورکوي. دا چوکاټ په ځانګړې توګه په سناریوګانو کې ګټور دی چیرې چې ډاټا یو ارثي جوړښت لري چې د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره کارول کیدی شي. د درلودلو په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د عصبي جوړښت زده کړې چوکاټ عمومي کتنه
ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
په ټینسر فلو کې لیواله اجرا کول یو موډ دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو ډیر هوښیار او متقابل پرمختګ ته اجازه ورکوي. دا په ځانګړي ډول د ماډل پراختیا د پروټوټایپ او ډیبګ کولو مرحلو په جریان کې ګټور دی. په TensorFlow کې، لیواله اجرا کول د سمدستي عملیاتو د ترسره کولو یوه لاره ده چې د کانکریټ ارزښتونو بیرته راستنیدو لپاره، لکه څنګه چې د دودیز ګراف پر بنسټ اجرا کولو سره مخالف دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت
په ګوګل همکاری کې د TensorFlow ډیټا سیټونه څنګه پورته کړئ؟
په ګوګل همکار کې د TensorFlow ډیټاسیټونو پورته کولو لپاره ، تاسو کولی شئ لاندې بیان شوي مرحلې تعقیب کړئ. د TensorFlow ډیټاسیټس د ډیټاسیټونو ټولګه ده چې د TensorFlow سره کارولو لپاره چمتو دي. دا د ډیټاسیټونو پراخه ډولونه وړاندې کوي، دا د ماشین زده کړې دندو لپاره اسانه کوي. د ګوګل همکاری، چې د کولاب په نوم هم پیژندل کیږي، یو وړیا کلاوډ خدمت دی چې د ګوګل لخوا چمتو شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي