ولې د ماشین زده کړې موډلونو د اغیزمنې روزنې لپاره د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول مهم دي؟
د ډیټاسیټ په سمه توګه چمتو کول د ماشین زده کړې ماډلونو د اغیزمنې روزنې لپاره خورا مهم دي. یو ښه چمتو شوی ډیټاسیټ ډاډ ورکوي چې ماډل کولی شي په مؤثره توګه زده کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. پدې پروسه کې ډیری کلیدي مرحلې شاملې دي، پشمول د معلوماتو راټولول، د معلوماتو پاکول، د معلوماتو دمخه پروسس کول، او د معلوماتو زیاتوالی. لومړی، د معلوماتو راټولول خورا مهم دي ځکه چې دا بنسټ چمتو کوي
د TensorFlow 'concat' فعالیت د 2D اریونو په ټینسرونو بدلولو کې څه رول لري؟
د TensorFlow 'concat' فنکشن د TensorFlow.js په کارولو سره د ماشین زده کړې لپاره د ډیټاسیټونو چمتو کولو په شرایطو کې د 2D صفونو په ټینسرونو بدلولو کې مهم رول لوبوي. دا فنکشن د یو ټاکل شوي محور په اوږدو کې د ټینسرونو یوځای کولو ته اجازه ورکوي، په دې توګه د 2D صفونو بدلون په لوړ ابعادي ټینسرونو کې فعالوي. په TensorFlow کې، ټینسر یو څو اړخیزه صف دی
د ټیسټ سپلیټ پیرامیټر څنګه د ډیټاسیټ چمتو کولو پروسې کې د ازموینې لپاره کارول شوي ډیټا تناسب ټاکي؟
د ټیسټ سپلیټ پیرامیټر د ډیټاسیټ چمتو کولو پروسې کې د ازموینې لپاره کارول شوي ډیټا تناسب ټاکلو کې مهم رول لوبوي. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، دا اړینه ده چې د نه لیدل شوي ډیټا په اړه د ماډل فعالیت ارزونه وکړي ترڅو د دې عمومي کولو وړتیاوې ډاډمن کړي. د ازموینې ویش پیرامیټر مشخص کولو سره ، موږ کولی شو کنټرول کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د ماشین زده کړې لپاره د ډیټاسیټ چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه
د ډیټاسیټ چمتو کولو پروسې کې د کټګوري ډیټا کوډ کولو هدف څه دی؟
د کټګوري ډیټا کوډ کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ماشین زده کړې دندو لپاره د ډیټاسیټ چمتو کولو پروسې کې یو مهم ګام دی. کټګوري ډاټا متغیرونو ته اشاره کوي چې د کمیتي اندازه کولو پر ځای د کیفیت ځانګړتیاوې استازیتوب کوي. دا متغیرات کولی شي یو محدود شمیر مشخص ارزښتونه واخلي، چې ډیری وختونه د کټګوریو یا کچو په نوم یادیږي. منظم
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د ماشین زده کړې لپاره د ډیټاسیټ چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې د ډیټا شکل ورکول د ډیټا ساینس پروسې کې مهم ګام دی کله چې د TensorFlow کاروئ؟
د ډیټا شکل ورکول د ډیټا ساینس پروسې کې یو اړین ګام دی کله چې TensorFlow کاروي. پدې پروسه کې د خام ډیټا بدلول په داسې شکل کې شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتم لپاره مناسب وي. د معلوماتو په چمتو کولو او شکل ورکولو سره، موږ کولی شو ډاډ ترلاسه کړو چې دا په منظم او منظم جوړښت کې دی، کوم چې د دقیق ماډل روزنې لپاره خورا مهم دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د ماشین زده کړې لپاره د ډیټاسیټ چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه