ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
د شنبې، 13 اپریل 2024
by انقرب
د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API په حقیقت کې د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د پرمختللي روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو کې مهم رول لوبوي. NSL د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګراف جوړښت شوي ډیټا د روزنې پروسې کې مدغم کوي ، د فیچر ډیټا او ګراف ډیټا دواړه په کارولو سره د ماډل فعالیت ته وده ورکوي. په کارولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه
لاندی ځړول شوی:
مصنوعي استخباراتو, د ګراف ډاټا, ماشین د زده کړې, د عصبي جوړښت زده کړه, ټیسسر فولډ, د روزنې ډیټاسیټ
ولې دا مهمه ده چې په ژورې زده کړې کې د روزنې ډیټاسیټ توازن وساتئ؟
یکشنبه ، 13 اګست 2023
by د EITCA اکاډمي
د روزنې ډیټاسیټ توازن د ډیری دلیلونو لپاره په ژورې زده کړې کې خورا مهم دی. دا ډاډ ورکوي چې ماډل په نمایشي او متنوع مثالونو کې روزل شوی، کوم چې د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه د ښه عمومي کولو او ښه فعالیت لامل کیږي. په دې برخه کې، د روزنې د معلوماتو کیفیت او مقدار مهم رول لوبوي