ایا د PyTorch عصبي شبکې ماډل د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ لري؟
په عموم کې په PyTorch کې د عصبي شبکې ماډل کولی شي د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ ولري. PyTorch د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ دی چې د عصبي شبکو رامینځته کولو او روزنې لپاره انعطاف وړ او موثر پلیټ فارم چمتو کوي. د PyTorch یو له کلیدي ځانګړتیاو څخه د دې وړتیا ده چې په بې ساري ډول د CPU ترمینځ تیر شي
ولې دا مهمه ده چې په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونه تحلیل او ارزونه وکړو؟
په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونو تحلیل او ارزونه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دی. دا پروسه موږ ته اجازه راکوي چې د دې ماډلونو فعالیت، پیاوړتیا او عمومي کولو کې بصیرت ترلاسه کړو. د موډلونو په بشپړه توګه معاینه کولو سره، موږ کولی شو د دوی ځواک او ضعفونه وپیژنو، د دوی د ځای پرځای کولو په اړه باخبره پریکړې وکړو، او د پرمختګونو په برخه کې پرمختګ وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
د ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینو تشریح کولو لپاره ځینې تخنیکونه کوم دي؟
د ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینې تشریح کول د دې چلند د پوهیدو او د ماډل لخوا زده شوي اصلي نمونو ته د بصیرت ترلاسه کولو یو لازمي اړخ دی. د مصنوعي استخباراتو په دې برخه کې، د وړاندوینو تشریح کولو او د ماډل د پریکړې کولو پروسې په اړه زموږ د پوهاوي لوړولو لپاره ډیری تخنیکونه کارول کیدی شي. یو په عام ډول کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو معلومات د تحلیل لپاره په فلوټ بڼه بدل کړو؟
د تحلیل لپاره په فلوټ فارمیټ کې د معلوماتو بدلول د ډیټا تحلیل ډیری دندو کې یو مهم ګام دی ، په ځانګړي توګه د مصنوعي استخباراتو او ژورې زده کړې په برخه کې. فلوټ، د فلوټینګ پوائنټ لپاره لنډ، د ډیټا ډول دی چې ریښتینې شمیرې د یوې برخې برخې سره استازیتوب کوي. دا د لسیزو شمیرو دقیق نمایش ته اجازه ورکوي او په عام ډول کارول کیږي
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو موخه څه ده؟
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو هدف د عصبي شبکې روزل دي چې په تکراري ډول ماډل ته د روزنې ډیټا وړاندې کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې د یو بشپړ پاس په توګه تعریف شوی. د هرې دورې په جریان کې، ماډل خپل داخلي پیرامیټونه د هغه غلطۍ پراساس تازه کوي چې دا د محصول وړاندوینه کوي
موږ څنګه کولی شو د روزل شوي ماډل دقت او ضایع ارزښتونه ګراف کړو؟
د ژورې زده کړې په ډګر کې د روزل شوي ماډل د دقت او ضایع ارزښتونو ګراف کولو لپاره، موږ کولی شو په Python او PyTorch کې موجود مختلف تخنیکونه او وسایل وکاروو. زموږ د ماډل د فعالیت ارزولو او د هغې د روزنې او اصلاح کولو په اړه باخبره پریکړې کولو لپاره د دقت او زیان ارزښتونو څارنه خورا مهمه ده. په دې کې
موږ څنګه کولی شو د موډل تحلیل پروسې په جریان کې د روزنې او اعتبار ډاټا ثبت کړو؟
د Python او PyTorch سره ژورې زده کړې کې د ماډل تحلیل پروسې په جریان کې د روزنې او اعتبار معلوماتو ثبتولو لپاره، موږ کولی شو مختلف تخنیکونه او وسایل وکاروو. د ډیټا ننوتل د ماډل فعالیت نظارت کولو ، د هغې چلند تحلیل کولو ، او د لا ښه والي لپاره باخبره پریکړې کولو لپاره خورا مهم دي. په دې ځواب کې، موږ به مختلفې لارې چارې ولټوو
د ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بیچ اندازه څه ده؟
د ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بست اندازه په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري لکه د کمپیوټري سرچینو شتون، د ماډل پیچلتیا، او د ډیټاسیټ اندازه. په عموم کې، د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل پیرامیټونه د روزنې په جریان کې تازه شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
په ژوره زده کړه کې د ماډل تحلیل کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ماډل تحلیل د ژورې زده کړې په برخه کې یو مهم ګام دی ځکه چې دا موږ ته اجازه راکوي چې زموږ د روزل شوي ماډلونو فعالیت او چلند ارزونه وکړو. پدې کې د ماډل مختلف اړخونو سیسټمیک ازموینه شامله ده، لکه د دې دقت، تفسیر، پیاوړتیا، او عمومي کولو وړتیاوې. په دې ځواب کې به موږ د هغو ګامونو په اړه بحث وکړو چې پکې شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
څنګه کولی شو د ژورې زده کړې ماډلونو کې د روزنې پرمهال د غیر ارادي درغلۍ مخه ونیسو؟
د ژورې زده کړې موډلونو کې د روزنې په جریان کې د غیر ارادي درغلۍ مخنیوی خورا مهم دی ترڅو د ماډل فعالیت بشپړتیا او دقت یقیني کړي. غیر ارادي درغلۍ هغه وخت رامینځته کیدی شي کله چې ماډل په ناڅاپي ډول د روزنې ډیټا کې د تعصب یا هنري اثارو څخه ګټه پورته کول زده کړي ، چې د غلط پایلو لامل کیږي. د دې مسلې د حل لپاره، ډیری ستراتیژۍ په کار ګمارل کیدی شي ترڅو د دې ستونزې کمولو لپاره
- 1
- 2