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