د نیمه څارل شوي زده کړې ځینې مثالونه څه دي؟
نیمه څارل شوي زده کړه د ماشین زده کړې تمثیل دی چې د نظارت شوي زده کړې (چیرې چې ټول ډیټا لیبل شوي) او غیر څارل شوي زده کړې (چیرې چې هیڅ معلومات لیبل شوي ندي) تر مینځ راځي. په نیمه څارل شوي زده کړې کې، الګوریتم د لیبل شوي ډیټا د لږ مقدار او د لیبل شوي ډیټا لوی مقدار ترکیب څخه زده کوي. دا طریقه په ځانګړې توګه ګټوره ده کله چې ترلاسه کړئ
څنګه کولای شو چی د محدودیت لرونکی پولیګون معلومات د ځایی نښه کشف کولو خصوصیت سربیره وکارول شی؟
د ګووګل ویژن API لخوا چمتو شوي محدود پولیګون معلومات د ځمکې نښه کشف کولو ځانګړتیا سربیره د عکسونو پوهه او تحلیل ته وده ورکولو لپاره په بیلابیلو لارو کارول کیدی شي. دا معلومات، چې د پولیګون د عمودیو همغږیو څخه جوړ دی، ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي چې د مختلفو موخو لپاره کارول کیدی شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, د پرمختللي عکسونو پوهه, د نښو معلومول, د ازموینې بیاکتنه
ولې ژورې عصبي شبکې ژورې بلل کیږي؟
ژور عصبي شبکې د نوډونو د شمیر پرځای د دوی د څو پرتونو له امله "ژوره" بلل کیږي. د "ژور" اصطالح د شبکې ژوروالي ته اشاره کوي، کوم چې د هغه پرتونو شمیر لخوا ټاکل کیږي. هره طبقه د نوډونو یو سیټ لري، چې د نیورون په نوم هم پیژندل کیږي، کوم چې په ان پټ کې محاسبه ترسره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
په CNN کې د ټولګي لیبلونو نمایندګۍ لپاره یو ګرم ویکٹر څنګه کارول کیدی شي؟
یو ګرم ویکټورونه په عام ډول د کنولوشنال عصبي شبکو (CNNs) کې د ټولګي لیبلونو نمایندګي لپاره کارول کیږي. د مصنوعي استخباراتو په دې برخه کې، CNN د ژورې زده کړې ماډل دی چې په ځانګړې توګه د انځور درجه بندي کارونو لپاره ډیزاین شوی. د دې لپاره چې پوه شو چې څنګه په CNNs کې یو ګرم ویکٹرونه کارول کیږي، موږ باید لومړی د ټولګي لیبلونو مفهوم او د هغوی استازیتوب وپیژنو.
- 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
د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) کې لومړني ګامونه کوم دي؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) د ژورې زده کړې یو ډول ماډل دی چې په پراخه کچه د کمپیوټر لید د مختلفو دندو لپاره کارول کیږي لکه د عکس طبقه بندي، د شیانو کشف، او د عکس قطع کول. د مطالعې پدې برخه کې، CNNs د عکسونو څخه د معنی وړ ب featuresو په اتوماتيک ډول زده کولو او استخراج کولو وړتیا له امله خورا مؤثره ثابت شوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, تحلیلي عصبي شبکې (CNN), د محیطي عصبي شبکو پیژندنه (CNN), د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو د سپي په مقابل کې د پیشوګانو په پیژندلو کې د CNN ماډل فعالیت ارزونه وکړو، او د 85٪ دقت پدې شرایطو کې څه په ګوته کوي؟
د سپي په مقابل کې د پیشوګانو په پیژندلو کې د Convolutional Neural Network (CNN) ماډل فعالیت ارزولو لپاره، ډیری میټریکونه کارول کیدی شي. یو عام میټریک دقت دی ، کوم چې د ارزول شوي عکسونو ټول شمیر څخه د سم طبقه بندي عکسونو تناسب اندازه کوي. په دې شرایطو کې، د 85٪ دقت په ګوته کوي چې ماډل په سمه توګه پیژندل شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د عکس ډلبندۍ په دندو کې کارول شوي د قانع شوي عصبي شبکې (CNN) ماډل اصلي برخې کومې دي؟
د عصبي عصبي شبکه (CNN) د ژورې زده کړې ماډل یو ډول دی چې په پراخه کچه د عکس ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیږي. CNNs د بصری ډیټا تحلیل کولو کې خورا مؤثره ثابت شوي او د کمپیوټر لید په مختلفو دندو کې یې خورا عصري فعالیت ترلاسه کړی. د CNN ماډل اصلي برخې د عکس طبقه بندي کارونو کې کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د عصبي عصبي شبکې په کارولو سره د پیشوګانو په مقابل کې د سپي پیژندلو په شرایطو کې د عکسونو او د دوی طبقه بندي کولو هدف څه دی؟
د عصبي عصبي شبکې په کارولو سره د سپي په مقابل کې پیشوګانو پیژندلو په شرایطو کې د عکسونو لید او د دوی طبقه بندي کول ډیری مهمې موخې لري. دا پروسه نه یوازې د شبکې د داخلي کارونو په پوهیدو کې مرسته کوي بلکه د هغې د فعالیت ارزولو، احتمالي مسلو پیژندلو، او د زده کړې نمایندګیو په اړه بصیرت ترلاسه کولو کې هم مرسته کوي. یو له
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د سپي او پیشوګانو پیژندلو لپاره د CNN روزنې په شرایطو کې د زده کړې نرخ اهمیت څه دی؟
د زده کړې کچه د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره د Convolutional Neural Network (CNN) په روزنه کې مهم رول لوبوي. د TensorFlow سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د زده کړې کچه د ګام اندازه ټاکي په کوم کې چې ماډل د اصلاح کولو پروسې په جریان کې خپل پیرامیټونه تنظیموي. دا یو هایپرپرامیټر دی چې باید په دقت سره وټاکل شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د سپو په وړاندې د پیشوګانو پیژندلو لپاره د قهوه ای عصبي شبکې کارول, د شبکې جوړول, د ازموینې بیاکتنه
په CNN کې د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره د انپټ پرت اندازه څنګه تعریف شوې؟
د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره په Convolutional Neural Network (CNN) کې د ان پټ پرت اندازه د انځورونو د اندازې په واسطه ټاکل کیږي چې شبکې ته د ان پټ په توګه کارول کیږي. د دې لپاره چې پوه شي چې د ان پټ پرت اندازه څنګه تعریف شوې، دا مهمه ده چې د جوړښت او فعالیت په اړه اساسي پوهه ولرئ.