څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
ایا یو غیر څارل شوی ماډل روزنې ته اړتیا لري که څه هم دا لیبل شوي ډاټا نلري؟
د ماشین زده کړې کې یو غیر څارل شوی ماډل د روزنې لپاره لیبل شوي ډیټا ته اړتیا نلري ځکه چې دا هدف د مخکې ټاکل شوي لیبل پرته په ډیټا کې نمونې او اړیکې موندل دي. که څه هم په غیر څارل شوي زده کړه کې د لیبل شوي ډیټا کارول شامل ندي، ماډل لاهم اړتیا لري د روزنې پروسې څخه تیر شي ترڅو د معلوماتو اصلي جوړښت زده کړي.
د حوض کولو پرتونه څنګه د عکس ابعاد کمولو کې مرسته کوي پداسې حال کې چې مهم ځانګړتیاوې ساتي؟
د حوض کولو پرتونه د عکسونو ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي پداسې حال کې چې په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې مهم ځانګړتیاوې ساتي. د ژورې زده کړې په شرایطو کې، CNNs په دندو کې خورا اغیزمن ثابت شوي لکه د عکس طبقه بندي، د اعتراض کشف، او سیمانټیک قطع کول. د پولینګ پرتونه د CNNs یوه لازمي برخه ده او مرسته کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د پیټرچ سره کاونیت ته معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې موږ اړتیا لرو چې عکسونه د شبکې له لارې تیرولو دمخه فلیټ کړو؟
د عصبي شبکې له لارې تیرولو دمخه د عکسونو فلیټ کول د عکس ډیټا دمخه پروسس کولو کې یو مهم ګام دی. پدې پروسه کې د دوه اړخیز عکس بدلول په یو ابعادي صف کې شامل دي. د عکسونو د فلیټ کولو لومړنی دلیل دا دی چې د ان پټ ډیټا په داسې شکل بدل کړي چې د عصبي لخوا په اسانۍ پوهیدل او پروسس کیدی شي.
د لوی ډیټاسیټونو دمخه پروسس کولو لپاره وړاندیز شوې تګلاره څه ده؟
د لوی ډیټاسیټونو دمخه پروسس کول د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا کې یو مهم ګام دی ، په ځانګړي توګه د دندو لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکو (CNNs) په شرایطو کې لکه د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کول. د پری پروسس کولو کیفیت او موثریت کولی شي د پام وړ د ماډل فعالیت او عمومي بریا اغیزه وکړي.
حوض کول څنګه په CNN کې د فیچر نقشې ساده کوي، او د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
پولینګ یو تخنیک دی چې په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې کارول کیږي ترڅو د فیچر نقشې ابعاد ساده او کم کړي. دا د ان پټ ډیټا څخه د خورا مهم ځانګړتیاو په استخراج او ساتلو کې مهم رول لوبوي. په CNNs کې، حوض کول په عمومي ډول د قناعتي پرتونو له پلي کولو وروسته ترسره کیږي. د پول کولو موخه دوه چنده ده:
ولې دا ګټوره ده چې د منځني شفټ الګوریتم کې د غیر ضروري کالمونو پریښودلو دمخه د اصلي ډیټا چوکاټ یوه کاپي جوړه کړئ؟
کله چې د ماشین زده کړې کې د مینځني شفټ الګوریتم پلي کول ، نو دا ګټور کیدی شي چې د غیر ضروري کالمونو پریښودو دمخه د اصلي ډیټا چوکاټ کاپي رامینځته کړئ. دا عمل د څو موخو لپاره کار کوي او د حقیقي پوهې پراساس درسي ارزښت لري. لومړی، د اصلي ډیټا چوکاټ کاپي رامینځته کول ډاډ ترلاسه کوي چې اصلي ډاټا ساتل کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, د ټیټانیک ډاټاسیټ سره د مین شفټ, د ازموینې بیاکتنه
د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ځینې محدودیتونه د توزیع کولو او روزنې پروسې له مخې څه دي؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم د ماشین زده کړې کې یو مشهور او په پراخه کچه کارول شوي طبقه بندي الګوریتم دی. دا یو غیر پیرامیټریک میتود دی چې د ګاونډیو ډیټا پوائنټونو ته د نوي ډیټا پوائنټ د ورته والي پراساس وړاندوینې کوي. پداسې حال کې چې KNN خپل ځواک لري، دا د توزیع کولو او د شرایطو له مخې ځینې محدودیتونه هم لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو سره د ډلبندۍ پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
په عصبي شبکه کې د فعالیت ځای لید لید لپاره د فعالولو اتلسونه څنګه کارول کیدی شي؟
د فعالولو اتلسونه په عصبي شبکه کې د فعالیت ځای لید لید لپاره قوي وسیله ده. د دې لپاره چې پوه شي چې څنګه د فعالولو اتلسونه کار کوي، دا مهمه ده چې لومړی د عصبي شبکې په شرایطو کې د فعالیتونو په اړه روښانه پوهه ولرئ. په عصبي شبکه کې، فعالیت د هر یو محصول ته اشاره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د فعالیت اتلس په کارولو سره د عکسونو ماډلونو او وړاندوینو باندې پوهیدل, د ازموینې بیاکتنه
کوم کارونه دي چې سکيکټ-لرن د ماشین زده کړې الګوریتمونو پرته د نورو لپاره وسایل وړاندې کوي؟
Scikit-learn، په Python کې د ماشین زده کړې یو مشهور کتابتون، د ماشین زده کړې الګوریتمونو هاخوا د وسایلو او فعالیتونو پراخه لړۍ وړاندې کوي. دا اضافي دندې چې د scikit-learn لخوا چمتو شوي د کتابتون ټولیز وړتیاوې لوړوي او دا د معلوماتو تحلیل او لاسوهنې لپاره یوه پراخه وسیله جوړوي. په دې ځواب کې به ځینې کارونه وڅېړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, سایکټ - زده کړه, د ازموینې بیاکتنه