ایا یو څوک باید د PyTorch د چلولو عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د ټینسر بورډ وکاروي یا میټپلوټلیب کافي دی؟
TensorBoard او Matplotlib دواړه پیاوړي وسیلې دي چې په PyTorch کې پلي شوي ژورې زده کړې پروژې کې د ډیټا او ماډل فعالیت لید لید لپاره کارول کیږي. پداسې حال کې چې Matplotlib یو متناسب پلاټینګ کتابتون دی چې د مختلف ډوله ګرافونو او چارټونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي ، TensorBoard نور ځانګړي ځانګړتیاوې وړاندې کوي چې په ځانګړي ډول د ژورې زده کړې دندو لپاره چمتو شوي. په دې برخه کې، د
د پانډاس ماډل په کارولو سره په جدول کې د نښه شوي معلوماتو ذخیره کولو ګټې څه دي؟
د پانډاس ماډل په کارولو سره په جدول کې د نښه شوي معلوماتو ذخیره کول د پرمختللي عکس پوهیدو په برخه کې ډیری ګټې وړاندې کوي ، په ځانګړي توګه د ګوګل ویژن API سره د ساحې د نښه کولو په شرایطو کې. دا طریقه د مؤثره معلوماتو لاسوهنې، تحلیل، او لید ته اجازه ورکوي، د ټول کاري جریان وده او د ارزښتناکو بصیرتونو استخراج اسانه کوي.
د TensorFlow.js ویب اپلیکیشن کې د لاین ګراف څنګه لیدل کیدی شي؟
لاین ګراف د لید لید ځواکمن وسیله ده چې د TensorFlow.js ویب غوښتنلیک کې د معلوماتو نمایندګۍ لپاره کارول کیدی شي. TensorFlow.js د JavaScript کتابتون دی چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې په مستقیم براوزر کې د ماشین زده کړې ماډلونه جوړ او وروزي. په ویب غوښتنلیک کې د لاین ګرافونو په شاملولو سره، کاروونکي کولی شي په مؤثره توګه د ډیټا رجحانات تحلیل او تشریح کړي
موږ څنګه کولی شو د میټپلوټلیب په کارولو سره د سږو سکین سلائسونو پکسل سرې ښکاره کړو؟
د matplotlib په کارولو سره د سږو سکین سلائسونو پکسل اریونو ښودلو لپاره، موږ کولی شو یو ګام په ګام پروسه تعقیب کړو. Matplotlib د ډیټا لید لید لپاره په پراخه کچه کارول شوی Python کتابتون دی ، او دا د لوړ کیفیت پلاټونو او عکسونو رامینځته کولو لپاره مختلف دندې او اوزار چمتو کوي. لومړی، موږ اړتیا لرو چې اړین کتابتونونه وارد کړو. موږ به د matplotlib کتابتون وارد کړو
د SVM لخوا چمتو شوي ځینې ځانګړتیاوې کومې دي چې د تحلیل او لید لپاره ګټورې کیدی شي؟ د ملاتړ ویکتورونو شمیر او د دوی موقعیت څنګه تشریح کیدی شي؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVM) د ماشین زده کړې یو پیاوړی الګوریتم دی چې د تحلیل او لید کارونو لپاره کارول کیدی شي. SVMs ډیری ځانګړتیاوې وړاندې کوي چې د دې موخو لپاره ګټور دي. په دې ځواب کې به موږ د دغو صفاتو څخه ځینې خبرې وکړو او دا چې څنګه یې تشریح کیدی شي. 1. حاشیه: د SVM یو له مهمو ځانګړتیاوو څخه دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د SVM پیرامیټونه, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو په لید ډول هغه ټولګي وټاکو چې د سکرټر پلاټ په کارولو سره یو نوی ټکی تړاو لري؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د طبقه بندي دندو لپاره یو مشهور الګوریتم د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم دی. دا الګوریتم د روزنې ډیټا سیټ کې موجوده ډیټا پوائنټونو ته د دوی د نږدېوالي پراساس نوي ډیټا پوائنټونه طبقه بندي کوي. یوه طریقه چې په لید کې د ټولګي ټاکلو لپاره چې یو نوی ټکی د سکریټر پلاټ په کارولو سره تړاو لري هغه دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ټاکل, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه په Python کې د matplotlib ماډل په کارولو سره ډاټا لیدلی شئ؟
په پایتون کې د میټپلوټلیب ماډل د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې د ډیټا لید لید لپاره قوي وسیله ده. دا د دندو او ځانګړتیاو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي د لوړ کیفیت پلاټ او چارټونه رامینځته کړي ترڅو د دوی ډیټا ښه پوهه او تحلیل کړي. په دې ځواب کې، زه به تشریح کړم چې څنګه کارول کیږي
موږ څنګه کولی شو د Python په کارولو سره په سکرټر پلاټ کې د ډیټا پوائنټونه وګورو؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د ډیټا لیدل د ډیټاسیټ دننه د نمونو او اړیکو په پوهیدو کې یو مهم ګام دی. سکریټر پلاټونه معمولا د دوه متغیرونو تر مینځ اړیکې لیدو لپاره کارول کیږي ، چیرې چې هر ډیټا ټکی په پلاټ کې د مارکر لخوا نمایش کیږي. Python ډیری کتابتونونه او وسایل چمتو کوي چې جوړوي
ولې دا مهمه ده چې په محورونو کې نیټې شاملې کړئ کله چې ګراف رامینځته کړئ ترڅو د ریګریشن وړاندوینې او وړاندوینې کې وړاندوینې شوي ډیټا لیدلو لپاره؟
کله چې د ریګریشن وړاندوینې او وړاندوینې کې د وړاندوینې شوي ډیټا لیدو لپاره ګراف رامینځته کړئ ، نو دا خورا مهم دي چې نیټې په محورونو کې شامل کړئ. دا عمل د پام وړ اهمیت لري ځکه چې دا وړاندې شوي ډیټا ته لنډمهاله شرایط چمتو کوي، د وخت په تیریدو سره د رجحاناتو، نمونو او اړیکو هر اړخیز پوهاوی اسانه کوي. په یوځای کولو سره
کلاوډ ډیټلاب څنګه د نورو ګوګل کلاوډ پلیټ فارم خدماتو سره مدغم کیږي؟
کلاوډ ډیټالاب، د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا چمتو شوي یو پیاوړی متقابل ډیټا سپړنې او تحلیلي وسیله ، په بې ساري ډول د مختلف GCP خدماتو سره مدغم کوي ترڅو د مؤثره او هراړخیز ډیټا تحلیل کاري فلو وړ کړي. دا ادغام کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د GCP خدماتو او وسیلو بشپړ ظرفیت څخه ګټه پورته کړي ترڅو لوی ډیټاسیټونه پروسس کړي ، تحلیل کړي او لید یې کړي. یو له مهمو
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP لابراتوارونه, د کلاوډ ډیټالاب سره د لوی ډیټاسیټونو تحلیل, د ازموینې بیاکتنه