د ماډل روزل څه معنی لري؟ کوم ډول زده کړه: ژوره، جوړه، لیږد غوره دی؟ ایا زده کړه په غیر مستقیم ډول اغیزمنه ده؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د "موډل" روزنه د الګوریتم ښوونې پروسې ته اشاره کوي ترڅو نمونې وپیژني او د معلوماتو معلوماتو پراساس وړاندوینې وکړي. دا پروسه د ماشین زده کړې کې یو مهم ګام دی، چیرې چې ماډل د مثالونو څخه زده کوي او خپله پوهه عمومي کوي ترڅو د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه دقیق وړاندوینې وکړي. هلته
د لیږد زده کړه څه ده او ولې دا د TensorFlow.js لپاره د کارونې اصلي قضیه ده؟
د لیږد زده کړه د ژورې زده کړې په برخه کې یو پیاوړی تخنیک دی چې مخکې روزل شوي ماډلونه د نوي کارونو د حل کولو لپاره د پیل ټکي په توګه کارول کیږي. پدې کې د یو ماډل اخیستل شامل دي چې په لوی ډیټا سیټ کې روزل شوي او د مختلف مګر اړونده ستونزې حل کولو لپاره د هغې زده شوي پوهه بیا کارول شامل دي. دا طریقه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow.js څنګه د سوداګرۍ نوي فرصتونه فعالوي؟
TensorFlow.js یو پیاوړی چوکاټ دی چې براوزر ته د ژورې زده کړې وړتیاوې راوړي، د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د سوداګرۍ نوي فرصتونه وړوي. دا عصري ټیکنالوژي پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې په مستقیم ډول په ویب غوښتنلیکونو کې د ژورې زده کړې ماډلونو احتمالي ګټه پورته کړي ، په بیلابیلو صنعتونو کې د سوداګرۍ لپاره پراخه امکانات پرانیزي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د چیک کولو هدف څه دی که چیرې خوندي شوی ماډل د روزنې دمخه شتون ولري؟
کله چې د ژورې زده کړې ماډل روزنه ورکول کیږي، دا مهمه ده چې وګورئ چې ایا د روزنې پروسې پیل کولو دمخه خوندي شوی ماډل شتون لري. دا ګام ډیری موخې لري او کولی شي د روزنې کاري فلو ته ډیره ګټه ورسوي. د سپي او پیشوګانو د پیژندلو لپاره د عصبي عصبي شبکې (CNN) کارولو په شرایطو کې ، د دې معاینه کول چې ایا یو
- 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 روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د ډیپ اسټرایډ برنامې کې د نورو پرتونو شاملولو ګټې څه دي؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې سره د ستورویدونو د تعقیب په ساحه کې، د ډیپ اسټرایډ پروګرام کې د نورو پرتونو شاملول کولی شي ډیری ګټې وړاندې کړي. دا ګټې د ژورو عصبي شبکو وړتیا څخه رامینځته کیږي ترڅو د ډیټا څخه پیچلي نمونې او نمایشونه زده کړي ، کوم چې کولی شي د ډیټا دقت او فعالیت ته وده ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د ماشین زده کړې سره د ستروئیدونو تعقیب, د ازموینې بیاکتنه
ولې ټیم د لیست کولو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ماډل جوړښت په توګه ResNet 50 غوره کړ؟
ResNet 50 د ډیری مجبورو دلایلو له امله د Airbnb ماشین زده کړې غوښتنلیک کې د لیست کولو عکسونو کټګورۍ لپاره د ماډل جوړښت په توګه غوره شوی. ResNet 50 یوه ژوره عصبي عصبي شبکه (CNN) ده چې د عکس طبقه بندي کارونو کې یې غوره فعالیت ښودلی. دا د ماډلونو د ResNet کورنۍ یو ډول دی، کوم چې د دې لپاره مشهور دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, Airbnb د ML کارولو سره د دې لیست کولو عکسونه طبقه بندي کوي, د ازموینې بیاکتنه
څیړونکو څنګه د منځنیو پیړیو متنونو د نقل کولو په شرایطو کې د دوی د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره د معلوماتو راټولولو ننګونې سره مخ کړي؟
څیړونکي د منځنیو پیړیو متنونو د نقل کولو په شرایطو کې د دوی د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره د معلوماتو راټولولو په وخت کې له ډیری ننګونو سره مخ وو. دا ننګونې د منځنیو پیړیو د نسخو د ځانګړو ځانګړتیاو څخه رامینځته شوي، لکه د لاسي لیکلو پیچلي سټایلونه، رنګ شوي رنګ، او د عمر له امله رامینځته شوي زیان. د دې ننګونو بربنډ کول د نوښت تخنیکونو ترکیب او د ډیټا احتیاطي تدبیر ته اړتیا لري.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د پیلوګرافیکانو سره مرسته کول د ML سره د مینځني پیړۍ متن لیږدوي, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کولو لپاره د سپړلو لپاره ځینې ممکنه لارې کومې دي؟
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کول ممکن یو پیچلي کار وي چې د مختلف فاکتورونو احتیاط ته اړتیا لري. پدې ځواب کې، موږ به په TensorFlow کې د ماډل دقت لوړولو لپاره ځینې ممکنه لارې وپلټو، د لوړې کچې APIs او د ماډلونو جوړولو او پاکولو تخنیکونو باندې تمرکز وکړو. 1. د معلوماتو دمخه پروسس کول: یو له بنسټیزو ګامونو څخه
په TensorFlow کې د موډلونو خوندي کولو او بارولو موخه څه ده؟
په TensorFlow کې د موډلونو خوندي کولو او بارولو هدف د راتلونکي انفرنس یا روزنې دندو لپاره د روزل شوي ماډلونو ساتنه او بیا کارولو وړ کول دي. د ماډل خوندي کول موږ ته اجازه راکوي چې زده شوي پیرامیټونه او د روزل شوي ماډل جوړښت په ډیسک کې زیرمه کړو ، پداسې حال کې چې د ماډل بار کول موږ ته اجازه راکوي چې دا خوندي شوي پیرامیټونه بیرته راوباسئ او
د فیشن MNIST ډیټاسیټ څنګه د ډلبندۍ دنده کې مرسته کوي؟
د فیشن MNIST ډیټاسیټ د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ډلبندۍ دندې کې د پام وړ مرسته ده، په ځانګړې توګه د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د TensorFlow کارولو کې. دا ډیټاسیټ د دودیز MNIST ډیټاسیټ لپاره د بدیل په توګه کار کوي، کوم چې په لاس لیکل شوي عددونه لري. د فیشن MNIST ډیټاسیټ، له بلې خوا، د 60,000 خړ سکیل عکسونو څخه جوړ دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2