ولې موږ اړتیا لرو چې د ماشین زده کړې کې اصلاح پلي کړو؟
اصلاح کول د ماشین زده کړې کې مهم رول لوبوي ځکه چې دوی موږ ته دا توان راکوي چې د ماډلونو فعالیت او موثریت ښه کړو، په نهایت کې د لا دقیقو وړاندوینو او ګړندي روزنې وختونو لامل کیږي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه پرمختللي ژورې زده کړې، د اصلاح کولو تخنیکونه د عصري پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د غوښتنلیک لپاره یو له لومړنیو دلیلونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/ADL پرمختللې ژوره زده کړه, اصلاح کول, د ماشین زده کړې لپاره غوره کول
اوورفټینګ کله واقع کیږي؟
اوورفټینګ د مصنوعي استخباراتو په برخه کې واقع کیږي، په ځانګړې توګه د پرمختللي ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه په عصبي شبکو کې، کوم چې د دې ساحې بنسټونه دي. اوور فټینګ یوه پدیده ده چې رامینځته کیږي کله چې د ماشین زده کړې ماډل په یو ځانګړي ډیټاسیټ کې خورا ښه روزل کیږي ، تر هغه حده چې دا خورا تخصص کیږي.
Convolutional Neural Networks لومړی د څه لپاره ډیزاین شوی وو؟
Convolutional عصبي شبکې (CNNs) لومړی د کمپیوټر لید په ساحه کې د عکس پیژندنې هدف لپاره ډیزاین شوي. دا شبکې د مصنوعي عصبي شبکې یو ځانګړی ډول دی چې د لید ډیټا تحلیل کولو کې خورا مؤثره ثابت شوي. د CNNs پراختیا د داسې ماډلونو رامینځته کولو اړتیا لخوا پرمخ وړل شوې چې په سمه توګه کولی شي
آیا د Convolutional Neural شبکې کولی شي د وخت په تیریدو سره د کنولوشنونو په شاملولو سره ترتیبي ډیټا اداره کړي، لکه څنګه چې د کنولوشنال ترتیب څخه د ترتیب ماډلونو کې کارول کیږي؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) د کمپیوټر لید په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي ترڅو د عکسونو څخه معنی لرونکي ځانګړتیاوې راوباسي. په هرصورت، د دوی غوښتنلیک یوازې د عکس پروسس کولو پورې محدود ندی. په وروستي کلونو کې، څیړونکو د ترتیب شوي معلوماتو اداره کولو لپاره د CNNs کارول سپړلي، لکه متن یا د وخت لړۍ ډاټا. یو
آیا د جنراتور مخالفې شبکې (GANs) د جنراتور او تبعیض کونکي په نظر تکیه کوي؟
GANs په ځانګړي ډول د جنراتور او تبعیض کونکي مفکورې پراساس ډیزاین شوي. GANs د ژورې زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې دوه اصلي برخې لري: یو جنراتور او یو امتیاز کونکی. په GAN کې جنریټر د مصنوعي ډیټا نمونو رامینځته کولو مسؤلیت لري چې د روزنې ډیټا سره ورته وي. دا د تصادفي شور په توګه اخلي