په ګوګل همکاری کې د TensorFlow ډیټا سیټونه څنګه پورته کړئ؟
په ګوګل همکار کې د TensorFlow ډیټاسیټونو پورته کولو لپاره ، تاسو کولی شئ لاندې بیان شوي مرحلې تعقیب کړئ. د TensorFlow ډیټاسیټس د ډیټاسیټونو ټولګه ده چې د TensorFlow سره کارولو لپاره چمتو دي. دا د ډیټاسیټونو پراخه ډولونه وړاندې کوي، دا د ماشین زده کړې دندو لپاره اسانه کوي. د ګوګل همکاری، چې د کولاب په نوم هم پیژندل کیږي، یو وړیا کلاوډ خدمت دی چې د ګوګل لخوا چمتو شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
په مثال کې کارول شوي د Iris ډیټا سیټ چیرته موندلی شي؟
د مثال په توګه کارول شوي د Iris ډیټاسیټ موندلو لپاره یو څوک کولی شي دې ته د UCI ماشین زده کړې ذخیره له لارې لاسرسی ومومي. د آیرس ډیټاسیټ د طبقه بندي دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې په عام ډول کارول شوی ډیټاسیټ دی ، په ځانګړي توګه په تعلیمي شرایطو کې د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونو ښودلو کې د دې سادگي او اغیزمنتوب له امله. د UCI ماشین
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
یو ګرم کوډ کول یو تخنیک دی چې د ماشین زده کړې او ډیټا پروسس کولو کې کارول کیږي ترڅو د بائنری ویکتورونو په توګه د کټګوري متغیرونو استازیتوب وکړي. دا په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د الګوریتمونو سره کار کوي چې نشي کولی په مستقیم ډول کټګوري ډاټا اداره کړي، لکه ساده او ساده اټکل کونکي. په دې ځواب کې، موږ به د یو ګرم کوډ کولو مفهوم وپلټو، د هغې هدف، او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
TensorFlow څنګه نصب کړئ؟
TensorFlow د ماشین زده کړې لپاره د خلاصې سرچینې مشهور کتابتون دی. د دې نصبولو لپاره تاسو لومړی د Python نصبولو ته اړتیا لرئ. مهرباني وکړئ په پام کې ونیسئ چې مثالي Python او TensorFlow لارښوونې یوازې د ساده او ساده اټکل کونکو لپاره د خلاصې حوالې په توګه کار کوي. د TensorFlow 2.x نسخې کارولو په اړه تفصيلي لارښوونې به په راتلونکو موادو کې تعقیب شي. که تاسو غواړئ
ایا دا سمه ده چې د w او b پیرامیټونو تازه کولو پروسې ته د ماشین زده کړې روزنیز مرحله ووایاست؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې د روزنې مرحله د پیرامیټونو تازه کولو پروسې ته اشاره کوي، په ځانګړې توګه د روزنې پړاو په جریان کې د ماډل وزن (w) او تعصب (b). دا پیرامیټونه خورا مهم دي ځکه چې دوی د وړاندوینې په کولو کې د ماډل چلند او تاثیر ټاکي. له همدې امله، دا په حقیقت کې د بیان لپاره سمه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
د Tensorflow 1 او Tensorflow 2 نسخو ترمنځ د Iris ډیټاسیټ بارولو او روزنې کې اصلي توپیرونه کوم دي؟
اصلي کوډ چې د ایرس ډیټاسیټ بارولو او روزلو لپاره چمتو شوی د TensorFlow 1 لپاره ډیزاین شوی او ممکن د TensorFlow 2 سره کار ونکړي. دا توپیر د TensorFlow په دې نوې نسخه کې د معرفي شوي ځینې بدلونونو او تازه معلوماتو له امله رامینځته کیږي، کوم چې به په راتلونکي کې په تفصیل سره پوښل شي. هغه موضوعات چې په مستقیم ډول د TensorFlow سره تړاو لري
څنګه په Python کې Jupyter کې د TensorFlow ډیټاسیټونه بار کړئ او د اټکل کونکو ښودلو لپاره یې وکاروئ؟
د TensorFlow ډیټاسیټس (TFDS) د ډیټاسیټونو ټولګه ده چې د TensorFlow سره کارولو لپاره چمتو دي، د ماشین زده کړې دندو لپاره مختلف ډیټاسیټونو ته د لاسرسي او سمبالولو لپاره اسانه لار چمتو کوي. له بلې خوا اټکل کونکي د لوړې کچې TensorFlow APIs دي چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو پروسه ساده کوي. د Python په کارولو سره په Jupyter کې د TensorFlow ډیټاسیټونو پورته کولو او ښودلو لپاره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
د ضایع فعالیت الګوریتم څه شی دی؟
د ضایع فعالیت الګوریتم د ماشین زده کړې په برخه کې یوه مهمه برخه ده، په ځانګړې توګه د ساده او ساده اټکل کونکو په کارولو سره د اټکل کولو ماډلونو په شرایطو کې. په دې ډومین کې، د ضایع فعالیت الګوریتم د یوې وسیلې په توګه کار کوي ترڅو د ماډل اټکل شوي ارزښتونو او ریښتیني ارزښتونو ترمنځ توپیر اندازه کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
د اټکل کولو الګوریتم څه شی دی؟
د اټکل کونکي الګوریتم د ماشین زده کړې په برخه کې بنسټیز برخه ده. دا د ان پټ ځانګړتیاو او محصول لیبلونو ترمنځ د اړیکو اټکل کولو سره د روزنې او وړاندوینې پروسو کې مهم رول لوبوي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې ، اټکل کونکي د چمتو کولو له لارې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا ساده کولو لپاره کارول کیږي
اټکل کوونکي څه دي؟
اټکل کونکي د ماشین زده کړې په برخه کې مهم رول لوبوي ځکه چې دوی د لیدل شوي معلوماتو پراساس د نامعلوم پیرامیټونو یا دندو اټکل کولو مسؤل دي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، اټکل کونکي د ماډلونو روزلو او وړاندوینې کولو لپاره کارول کیږي. په دې ځواب کې، موږ به د اټکل کونکو مفهوم ته پام وکړو، د دوی تشریح
- 1
- 2