ولې دا مهمه ده چې په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونه تحلیل او ارزونه وکړو؟
په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونو تحلیل او ارزونه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دی. دا پروسه موږ ته اجازه راکوي چې د دې ماډلونو فعالیت، پیاوړتیا او عمومي کولو کې بصیرت ترلاسه کړو. د موډلونو په بشپړه توګه معاینه کولو سره، موږ کولی شو د دوی ځواک او ضعفونه وپیژنو، د دوی د ځای پرځای کولو په اړه باخبره پریکړې وکړو، او د پرمختګونو په برخه کې پرمختګ وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
په ژوره زده کړه کې د ماډل تحلیل کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ماډل تحلیل د ژورې زده کړې په برخه کې یو مهم ګام دی ځکه چې دا موږ ته اجازه راکوي چې زموږ د روزل شوي ماډلونو فعالیت او چلند ارزونه وکړو. پدې کې د ماډل مختلف اړخونو سیسټمیک ازموینه شامله ده، لکه د دې دقت، تفسیر، پیاوړتیا، او عمومي کولو وړتیاوې. په دې ځواب کې به موږ د هغو ګامونو په اړه بحث وکړو چې پکې شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا مهمه ده چې په دوامداره توګه د چیټ بوټ فعالیت کې ضعفونه و ازموئ او وپیژنئ؟
د چیټ بوټ په فعالیت کې د ضعفونو ازموینه او پیژندل د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم اهمیت لري ، په ځانګړي توګه د Python ، TensorFlow ، او نورو اړوند ټیکنالوژیو سره د ژور زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د چیټ بوټونو رامینځته کولو ډومین کې. دوامداره ازموینه او د ضعفونو پیژندنه پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د چیټ بوټ فعالیت ، دقت او اعتبار ته وده ورکړي ، مخکښ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د چیټ بوټ سره متقابل عمل کول, 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 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 ریګریشن ماډل فعالیت څنګه د سکور فنکشن په کارولو سره ارزول کیدی شي؟
د ریګریشن ماډل د فعالیت ارزونه د یوې ټاکل شوې دندې لپاره د دې اغیزمنتوب او مناسبیت ارزولو کې یو مهم ګام دی. د ریګریشن ماډل فعالیت ارزولو لپاره یوه پراخه کارول شوې تګلاره د سکور فنکشن کارولو له لارې ده. د سکور فنکشن کمیتي اندازه وړاندې کوي چې ماډل څومره مناسب دی
زده کونکو څنګه د هوایی کوګنیزر غوښتنلیک موثریت او کارونې ډاډ ترلاسه کړ؟
زده کونکو د یو سیستماتیک چلند له لارې چې مختلف مرحلې او تخنیکونه پکې شامل وو د ایر کوګنائزر غوښتنلیک موثریت او کارونې ډاډ ترلاسه کړ. د دې کړنو په تعقیب، دوی توانیدلي چې د TensorFlow سره د ماشین زده کړې په کارولو سره د هوا کیفیت وړاندوینې لپاره یو پیاوړی او د کاروونکي دوستانه غوښتنلیک رامینځته کړي. د پیل کولو لپاره، زده کونکو د موجوده موجوداتو په اړه بشپړه څیړنه ترسره کړه
د TensorFlow ماډل تحلیل (TFMA) او د TFX لخوا چمتو شوي "څه-که" وسیله څنګه کولی شي د ماشین زده کړې ماډل فعالیت په اړه ژور لید ترلاسه کولو کې مرسته وکړي؟
د TensorFlow ماډل تحلیل (TFMA) او د TensorFlow Extended (TFX) لخوا چمتو شوي "څه-که" وسیله کولی شي د ماشین زده کړې ماډل فعالیت کې ژور لید ترلاسه کولو کې خورا مرسته وکړي. دا وسیلې د ځانګړتیاو او فعالیتونو پراخه سیټ وړاندیز کوي چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د دوی ماډلونو چلند او تاثیر تحلیل ، ارزونه ، او پوه شي. د ګټې اخیستنې په واسطه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د ماډل پوهه او د سوداګرۍ واقعیت, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا مهمه ده چې زموږ معلومات د روزنې او ازموینې سیټونو کې وویشئ کله چې د ریګریشن ماډل روزنه وکړئ؟
کله چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د ریګریشن ماډل روزنه ورکول کیږي، نو دا مهمه ده چې معلومات د روزنې او ازموینې سیټونو کې وویشئ. دا پروسه چې د معلوماتو ویشلو په نوم پیژندل کیږي، ډیری مهمې موخې ترسره کوي چې د ماډل په ټولیز اغیزمنتوب او اعتبار کې مرسته کوي. لومړی، د معلوماتو ویش موږ ته اجازه راکوي چې د فعالیت ارزونه وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, د فشار ستونزو حل کولو لپاره د ټینسور فلو کارول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې په برخه کې د ماډل روزنې موخه څه ده؟
د ماډل روزنه د ماشین زده کړې کې یو مهم ګام دی ځکه چې دا هغه پروسه ده چې له مخې یې ماډل د معلوماتو څخه زده کوي او د دقیق وړاندوینې یا طبقه بندي کولو وړتیا ته وده ورکوي. د ماډل روزنې هدف د روزنې معلوماتو پراساس د دې داخلي پیرامیټونو تنظیم کولو سره د هغې فعالیت ښه کول دي. دا