موږ څنګه کولی شو د سپي په مقابل کې د پیشوګانو په پیژندلو کې د CNN ماډل فعالیت ارزونه وکړو، او د 85٪ دقت پدې شرایطو کې څه په ګوته کوي؟
د سپي په مقابل کې د پیشوګانو په پیژندلو کې د Convolutional Neural Network (CNN) ماډل فعالیت ارزولو لپاره، ډیری میټریکونه کارول کیدی شي. یو عام میټریک دقت دی ، کوم چې د ارزول شوي عکسونو ټول شمیر څخه د سم طبقه بندي عکسونو تناسب اندازه کوي. په دې شرایطو کې، د 85٪ دقت په ګوته کوي چې ماډل په سمه توګه پیژندل شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د عکس ډلبندۍ په دندو کې کارول شوي د قانع شوي عصبي شبکې (CNN) ماډل اصلي برخې کومې دي؟
د عصبي عصبي شبکه (CNN) د ژورې زده کړې ماډل یو ډول دی چې په پراخه کچه د عکس ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیږي. CNNs د بصری ډیټا تحلیل کولو کې خورا مؤثره ثابت شوي او د کمپیوټر لید په مختلفو دندو کې یې خورا عصري فعالیت ترلاسه کړی. د CNN ماډل اصلي برخې د عکس طبقه بندي کارونو کې کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د سپي په مقابل کې د پیشوګانو په پیژندلو کې د شبکې د فعالیت ارزولو لپاره کیګل ته د وړاندوینې سپارلو اهمیت څه دی؟
د پیشوګانو په مقابل کې د سپي پیژندلو کې د شبکې فعالیت ارزولو لپاره کاګل ته وړاندوینې وړاندې کول د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې خورا مهم اهمیت لري. کیګل، د ډیټا ساینس سیالیو لپاره یو مشهور پلیټ فارم، د بنچمارک او مختلف ماډلونو او الګوریتمونو پرتله کولو لپاره یو ځانګړی فرصت چمتو کوي. د کیګل په سیالیو کې د ګډون کولو سره، څیړونکي او تمرین کونکي کولی شي
موږ څنګه د روزل شوي ماډل سره وړاندوینې کولو دمخه د اړتیا وړ ابعادو سره سمون لپاره عکسونه له سره تنظیم کړو؟
د اړتیا وړ ابعادو سره د سمون لپاره د عکسونو بدلول د ژورې زده کړې په ډګر کې د روزل شوي ماډل سره وړاندوینې کولو دمخه د پروسس کولو یو اړین ګام دی. دا پروسه ډاډ ترلاسه کوي چې د ان پټ عکسونه ورته ابعاد لري لکه څنګه چې د روزنې مرحله کې کارول شوي عکسونه. د قانع کونکي په کارولو سره د سپي vs پیشوګانو پیژندلو په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي عصبي شبکې په کارولو سره د پیشوګانو په مقابل کې د سپي پیژندلو په شرایطو کې د عکسونو او د دوی طبقه بندي کولو هدف څه دی؟
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. یو له
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د روزنې په بهیر کې د TensorBoard رول څه دی؟ دا څنګه زموږ د ماډل فعالیت نظارت او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
ټینسربورډ د لید لید ځواکمن وسیله ده چې د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې پروسې کې مهم رول لوبوي ، په ځانګړي توګه د سپي او پیشوګانو پیژندلو لپاره د قانع کونکي عصبي شبکو (CNNs) کارولو په شرایطو کې. د ګوګل لخوا رامینځته شوی ، ټینسربورډ د روزنې پرمهال د ماډل فعالیت نظارت او تحلیل کولو لپاره جامع او هوښیار انٹرفیس چمتو کوي ،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د 'fit' فنکشن په کارولو سره زموږ شبکه روزو؟ کوم پیرامیټونه د روزنې پرمهال تنظیم کیدی شي؟
په TensorFlow کې د فټ فنکشن د عصبي شبکې ماډل روزلو لپاره کارول کیږي. د شبکې روزنه د ان پټ ډیټا او مطلوب محصول پراساس د ماډل پیرامیټرو وزن او تعصب تنظیم کول شامل دي. دا پروسه د اصلاح کولو په نوم پیژندل کیږي او د شبکې لپاره خورا مهم دی ترڅو زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. روزل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د شبکې د روزنې دمخه د معلوماتو د بیا جوړولو هدف څه دی؟ دا په TensorFlow کې څنګه ترسره کیږي؟
د شبکې روزنې دمخه د معلوماتو بیا تنظیم کول د TensorFlow سره د ژورې زده کړې په برخه کې مهم هدف ترسره کوي. دا موږ ته اجازه راکوي چې د ان پټ ډیټا په سمه توګه په داسې شکل کې تنظیم کړو چې د عصبي شبکې جوړښت سره مطابقت ولري او د روزنې پروسې ته وده ورکړي. په دې شرایطو کې، بیا بڼه کول د ان پټ ډاټا بدلولو ته اشاره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه خپل روزنیز معلومات د روزنې او ازموینې سیټونو کې جلا کړو؟ ولې دا ګام مهم دی؟
د سپي او پیشوګانو پیژندلو لپاره په مؤثره توګه د عصبي عصبي شبکې (CNN) روزلو لپاره ، دا خورا مهم دي چې د روزنې ډیټا د روزنې او ازموینې سیټونو کې جلا کړئ. دا ګام چې د معلوماتو ویشلو په نوم پیژندل کیږي، د قوي او باوري ماډل په جوړولو کې مهم رول لوبوي. په دې ځواب کې، زه به د څرنګوالي په اړه مفصل وضاحت وړاندې کړم
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د چیک کولو هدف څه دی که چیرې خوندي شوی ماډل د روزنې دمخه شتون ولري؟
کله چې د ژورې زده کړې ماډل روزنه ورکول کیږي، دا مهمه ده چې وګورئ چې ایا د روزنې پروسې پیل کولو دمخه خوندي شوی ماډل شتون لري. دا ګام ډیری موخې لري او کولی شي د روزنې کاري فلو ته ډیره ګټه ورسوي. د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره د عصبي عصبي شبکې (CNN) کارولو په شرایطو کې ، د دې معاینه کول چې ایا یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2