ولې د ریګریشن ستونزو کې د معلوماتو نورمال کول مهم دي او دا څنګه د ماډل فعالیت ښه کوي؟
د ډیټا نورمال کول د راجسټریشن ستونزو کې یو مهم ګام دی ، ځکه چې دا د ماډل فعالیت ښه کولو کې مهم رول لوبوي. په دې شرایطو کې، نورمال کول د ان پټ ځانګړتیاوو اندازه کولو پروسې ته اشاره کوي چې یو ثابت حد ته رسیږي. په دې کولو سره، موږ ډاډ ترلاسه کوو چې ټولې ځانګړتیاوې ورته پیمانه لري، کوم چې ځینې ځانګړتیاوې د تسلط څخه مخنیوی کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
ژر ودرول څه شی دی او دا څنګه د ماشین زده کړې کې د اضافي فټینګ په حل کولو کې مرسته کوي؟
ژر ودرول د منظم کولو تخنیک دی چې معمولا د ماشین زده کړې کې کارول کیږي ، په ځانګړي توګه د ژورې زده کړې په برخه کې ، د ډیر فټینګ مسلې ته د رسیدو لپاره. ډیر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه فټ کول زده کوي ، په پایله کې د نه لیدل شوي ډیټا ضعیف عمومي کول. ژر ودرول د موډل فعالیت په جریان کې نظارت کولو سره د ډیر فټینګ مخنیوي کې مرسته کوي
ولې دا مهمه ده چې زموږ معلومات د روزنې او ازموینې سیټونو کې وویشئ کله چې د ریګریشن ماډل روزنه وکړئ؟
کله چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ریګریشن ماډل روزنه ورکول کیږي، نو دا مهمه ده چې معلومات د روزنې او ازموینې سیټونو کې وویشئ. دا پروسه چې د معلوماتو ویشلو په نوم پیژندل کیږي، ډیری مهمې موخې ترسره کوي چې د ماډل په ټولیز اغیزمنتوب او اعتبار کې مرسته کوي. لومړی، د معلوماتو ویش موږ ته اجازه راکوي چې د فعالیت ارزونه وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو د TensorFlow په کارولو سره د ریګریشن ستونزه کې کټګوري ډیټا پری پروسس کړو؟
د TensorFlow په کارولو سره د ریګریشن ستونزه کې د کټګوري ډیټا دمخه پروسس کول د کټګوري متغیرونو په شمیري نمایندګیو بدلول شامل دي چې د ریګریشن ماډل لپاره د ان پټ په توګه کارول کیدی شي. دا اړینه ده ځکه چې د ریګریشن ماډلونه په عموم ډول د وړاندوینې کولو لپاره شمیرې ته اړتیا لري. په دې ځواب کې، موږ به د څو تخنیکونو په اړه بحث وکړو چې معمولا د کټګوري معلوماتو دمخه پروسس کولو لپاره کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې کې د راجستریشن او طبقه بندي ترمنځ توپیر څه دی؟
رجعت او طبقه بندي د ماشین زده کړې دوه اساسي دندې دي چې د ریښتینې نړۍ ستونزو په حل کې مهم رول لوبوي. پداسې حال کې چې دواړه وړاندوینې کوي، دوی په خپلو اهدافو او د تولید په ماهیت کې توپیر لري. رجعت د زده کړې نظارت شوی دنده ده چې هدف یې د دوامداره شمیري ارزښتونو وړاندوینه ده. دا کارول کیږي کله چې د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
تاسو باید څه وکړئ که چیرې د تبادلې پروسه ستاسو په کوډ کې ځینې افعال لوړولو توان نلري؟
کله چې د TensorFlow 2.0 لپاره خپل موجود کوډ اپ گریڈ کړئ، دا ممکنه ده چې د تبادلې پروسه ممکن د ځانګړو دندو سره مخ شي چې په اتوماتيک ډول لوړ نشي. په داسې حاالتو کې، ډیری ګامونه شتون لري چې تاسو کولی شئ دا مسله حل کړئ او ستاسو د کوډ بریالي اپ گریڈ ډاډ ترلاسه کړئ. 1. په TensorFlow 2.0 کې بدلونونه درک کړئ: مخکې له دې چې هڅه وکړئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د TensorFlow 2.0 لپاره خپل موجوده کوډ لوړ کړئ, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه د TF upgrade V2 وسیله وکاروئ ترڅو TensorFlow 1.12 سکریپټونه TensorFlow 2.0 مخکتنې سکریپټونو ته واړوئ؟
د TensorFlow 1.12 سکریپټونو بدلولو لپاره TensorFlow 2.0 مخکتنې سکریپټونو ته، تاسو کولی شئ د TF Upgrade V2 وسیله وکاروئ. دا وسیله د TensorFlow 1 ته د TensorFlow 2.0.x کوډ لوړولو پروسې اتومات کولو لپاره ډیزاین شوې، دا د پراختیا کونکو لپاره د دوی موجوده کوډبیسونو لیږد اسانه کوي. د TF Upgrade V2 وسیله د کمانډ لاین انٹرفیس چمتو کوي چې اجازه ورکوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د TensorFlow 2.0 لپاره خپل موجوده کوډ لوړ کړئ, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow 2 کې د TF اپ گریڈ V2.0 وسیلې هدف څه دی؟
په TensorFlow 2 کې د TF اپ گریڈ V2.0 وسیلې هدف د پراختیا کونکو سره د دوی موجوده کوډ TensorFlow 1.x څخه TensorFlow 2.0 ته لوړولو کې مرسته کول دي. دا وسیله د کوډ بدلولو لپاره اتوماتیک لاره چمتو کوي، د TensorFlow نوې نسخه سره مطابقت یقیني کوي. دا د دې لپاره ډیزاین شوی چې د مهاجرت کوډ پروسې ساده کړي، کم کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د TensorFlow 2.0 لپاره خپل موجوده کوډ لوړ کړئ, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow 2.0 څنګه د Keras او Eager Execution ځانګړتیاوې سره یوځای کوي؟
TensorFlow 2.0، د TensorFlow وروستۍ نسخه، د Keras او Eager Execution ځانګړتیاوې سره یوځای کوي ترڅو د کاروونکي دوستانه او اغیزمن ژور زده کړې چوکاټ چمتو کړي. کیراس د لوړې کچې عصبي شبکې API دی ، پداسې حال کې چې Eager Execution د عملیاتو سمدستي ارزونه وړوي ، TensorFlow ډیر متقابل او هوښیار کوي. دا ترکیب پراختیا کونکو او څیړونکو ته ډیری ګټې راوړي ،
د TensorFlow 2.0 کلیدي تمرکز څه دي؟
TensorFlow 2.0، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی، ډیری کلیدي تمرکزونه معرفي کوي چې د دې وړتیاوې او کارونې ته وده ورکوي. د دې تمرکز هدف د پراختیا کونکو لپاره ډیر هوښیار او مؤثره تجربه چمتو کول دي ، دوی ته وړتیا ورکوي چې په اسانۍ سره د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته او پلي کړي. په دې ځواب کې، موږ به د اصلي کلیدي تمرکزونو پلټنه وکړو