موږ څنګه کولی شو د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د اټکل کونکو په کارولو سره وړاندوینې وکړو ، او د جامو عکسونو طبقه بندي کولو ننګونې څه دي؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې ، وړاندوینې د اټکل کونکو په کارولو سره کیدی شي ، کوم چې د لوړې کچې APIs دي چې د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې پروسه ساده کوي. اټکل کونکي د روزنې ، ارزونې او وړاندوینې لپاره انٹرفیس چمتو کوي ، د قوي او توزیع وړ ماشین زده کړې حلونو رامینځته کول اسانه کوي. د ګوګل کلاوډ ماشین کې د اټکل کونکو په کارولو سره وړاندوینې کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په فیشن کې د ماشین زده کړې کارونې قضیه, د ازموینې بیاکتنه
ځینې هایپرپرامیټرونه کوم دي چې موږ یې تجربه کولی شو زموږ په ماډل کې د لوړ دقت ترلاسه کولو لپاره؟
زموږ د ماشین زده کړې ماډل کې د لوړ دقت ترلاسه کولو لپاره ، ډیری هایپر پارامیټرونه شتون لري چې موږ یې تجربه کولی شو. Hyperparameters د تعدیل وړ پیرامیټرونه دي چې د زده کړې پروسې پیل کولو دمخه تنظیم شوي. دوی د زده کړې الګوریتم چلند کنټرولوي او د ماډل فعالیت باندې د پام وړ اغیزه لري. د پام وړ یو مهم هایپرپرامیټر دی
موږ څنګه کولی شو د ژور عصبي شبکې (DNN) کټګورۍ ته په بدلولو سره زموږ د ماډل فعالیت ښه کړو؟
په فیشن کې د ماشین زده کړې کارولو قضیې په ساحه کې د ژور عصبي شبکې (DNN) کټګورۍ ته په بدلولو سره د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره ، ډیری کلیدي ګامونه اخیستل کیدی شي. ژور عصبي شبکو په مختلفو ډومینونو کې لوی بریالیتوب ښودلی، په شمول د کمپیوټر لید دندې لکه د عکس طبقه بندي، د شیانو کشف، او قطع کول. لخوا
موږ څنګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د TensorFlow د اټکل کونکي چوکاټ په کارولو سره یو خطي طبقه بندي جوړوو؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د TensorFlow د اټکل کونکي چوکاټ په کارولو سره د خطي طبقه بندي رامینځته کولو لپاره ، تاسو کولی شئ یو ګام په ګام پروسه تعقیب کړئ چې پکې د معلوماتو چمتو کول ، د ماډل تعریف ، روزنه ، ارزونه او وړاندوینه شامله ده. دا هراړخیز توضیحات به تاسو ته د دې هرې مرحلې له لارې لارښوونه وکړي ، د حقیقي پوهې پراساس یو ډیډاتیک ارزښت چمتو کوي. 1. د معلوماتو چمتو کول: د جوړولو څخه مخکې a
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په فیشن کې د ماشین زده کړې کارونې قضیه, د ازموینې بیاکتنه
د فیشن-MNIST ډیټاسیټ او کلاسیک MNIST ډیټاسیټ ترمینځ څه توپیر دی؟
د فیشن-MNIST ډیټاسیټ او کلاسیک MNIST ډیټاسیټ دوه مشهور ډیټاسیټ دي چې د عکس ډلبندۍ دندو لپاره د ماشین زده کړې په ډګر کې کارول کیږي. پداسې حال کې چې دواړه ډیټاسیټونه د خړ پیمانه عکسونو څخه جوړ دي او معمولا د ماشین زده کړې الګوریتمونو معیارونو او ارزونې لپاره کارول کیږي ، د دوی ترمینځ ډیری کلیدي توپیرونه شتون لري. لومړی، د کلاسیک MNIST ډیټاسیټ انځورونه لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په فیشن کې د ماشین زده کړې کارونې قضیه, د ازموینې بیاکتنه