د عصبي عصبي شبکې په کارولو سره د سپي په مقابل کې پیشوګانو پیژندلو په شرایطو کې د عکسونو لید او د دوی طبقه بندي کول ډیری مهمې موخې لري. دا پروسه نه یوازې د شبکې د داخلي کارونو په پوهیدو کې مرسته کوي بلکه د هغې د فعالیت ارزولو، احتمالي مسلو پیژندلو، او د زده کړې نمایندګیو په اړه بصیرت ترلاسه کولو کې هم مرسته کوي.
د انځورونو د لیدلو یو له لومړنیو موخو څخه دا دی چې د هغو ځانګړتیاوو په اړه ښه پوهه ترلاسه کړي چې شبکه یې د سپي او پیشو ترمنځ توپیر زده کوي. Convolutional neural networks (CNNs) په تدریجي ډول د ټیټې کچې ځانګړتیاو لکه څنډو او جوړښتونو استخراج کولو له لارې د عکسونو درجه بندي نمایشونه زده کوي، او بیا یې د لوړې کچې نمایندګۍ جوړولو لپاره یوځای کوي. د دې زده شویو ځانګړتیاوو په لیدلو سره، موږ کولی شو د انځورونو کوم اړخونه تشریح کړو چې شبکه یې د طبقه بندي کولو لپاره تمرکز کوي.
د مثال په توګه، که موږ ولیدل چې شبکه د سپي په توګه د انځور طبقه بندي کولو لپاره د غوږونو یا لکۍ په شتون باندې ډیره تکیه کوي، موږ کولی شو دا معلومه کړو چې دا ځانګړتیاوې د پیشوګانو څخه د سپي په توپیر کې مهم رول لوبوي. دا پوهه د روزنې پروسې په ښه کولو، د ماډل دقت په ښه کولو، یا حتی د دوو ټولګیو ترمنځ د بیولوژیکي توپیرونو په اړه بصیرت چمتو کولو کې ارزښتناکه کیدی شي.
لیدونه د شبکې فعالیت ارزولو کې هم مرسته کوي. د هغو عکسونو په معاینه کولو سره چې غلط طبقه بندي شوي، موږ کولی شو نمونې یا عام ځانګړتیاوې وپیژنو چې ممکن د ګډوډۍ لامل شي. دا غلط طبقه بندي شوي عکسونه د ماډل محدودیتونو د پوهیدو او د پرمختګ لپاره ساحې پیژندلو لپاره نور تحلیل کیدی شي. د مثال په توګه، که چیرې شبکه په مکرر ډول د سپي د ځانګړو نسلونو انځورونه د پیشوګانو په توګه غلط کړي، دا ښایي دا په ګوته کړي چې ماډل د دې ځانګړو نسلونو لپاره د روزنې ډیټا ته اړتیا لري.
سربیره پردې، د ډلبندۍ پایلو لیدل کولی شي د شریکانو یا پای کاروونکو ته د شبکې پریکړې تشریح کولو وسیله چمتو کړي. په ډیری ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو کې ، تشریح کول د باور رامینځته کولو او شفافیت تضمین کولو لپاره خورا مهم دي. د اړونده انځورونو تر څنګ د طبقه بندي پایلو لیدلو سره، موږ کولی شو روښانه او دقیق توضیحات وړاندې کړو چې ولې شبکې ځانګړې پریکړه کړې.
د دې عملي ګټو برسیره، د انځور طبقه بندي لیدل کولی شي د ډیډایکیک وسیلې په توګه هم کار وکړي. دا څیړونکو، زده کونکو، او متخصصینو ته اجازه ورکوي چې د شبکې داخلي کارونو ته بصیرت ترلاسه کړي او په هغه نمایندګیو پوه شي چې دا یې زده کوي. دا پوهه د شبکې جوړښت ته وده ورکولو، د روزنې ستراتیژیو غوره کولو، یا د ژورې زده کړې په ډګر کې د نوي تخنیکونو پراختیا لپاره کارول کیدی شي.
د عکسونو لیدل او د دوی طبقه بندي کول د سپي په مقابل کې د پیشوګانو د پیژندلو په برخه کې د قناعتي عصبي شبکې په کارولو سره د ډیری دلایلو لپاره اړین دي. دا د زده کړې ځانګړتیاوو په پوهیدو کې مرسته کوي، د شبکې فعالیت ارزونه، د احتمالي مسلو پیژندلو، د شبکې پریکړو تشریح کولو، او د لا زیاتو څیړنو او پراختیا لپاره د ډیډیټیک وسیلې په توګه خدمت کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره:
- ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
- په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
- یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
- د SQLite ډیټابیس سره د پیوستون رامینځته کولو او د کرسر څیز رامینځته کولو هدف څه دی؟
- د چیټ بوټ ډیټابیس جوړښت رامینځته کولو لپاره چمتو شوي پایتون کوډ سنیپټ کې کوم ماډلونه وارد شوي؟
- ځینې کلیدي ارزښت لرونکي جوړه کوم دي چې د ډیټا څخه ایستل کیدی شي کله چې دا د چیټ بوټ لپاره په ډیټابیس کې ذخیره کوي؟
- په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
- د چیټ بوټ لپاره د ډیټابیس رامینځته کولو هدف څه دی؟
- ځینې ملاحظات څه دي کله چې د پوستې غوره کول او د بیم چوکۍ تنظیم کول او د چیټ بوټ د انفرنس پروسې کې د هر انپټ ژباړې شمیر؟
- ولې دا مهمه ده چې په دوامداره توګه د چیټ بوټ فعالیت کې ضعفونه و ازموئ او وپیژنئ؟
د TensorFlow سره په EITC/AI/DLTF ژورې زده کړې کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ