یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
یو ګرم کوډ کول یو تخنیک دی چې د ماشین زده کړې او ډیټا پروسس کولو کې کارول کیږي ترڅو د بائنری ویکتورونو په توګه د کټګوري متغیرونو استازیتوب وکړي. دا په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د الګوریتمونو سره کار کوي چې نشي کولی په مستقیم ډول کټګوري ډاټا اداره کړي، لکه ساده او ساده اټکل کونکي. په دې ځواب کې، موږ به د یو ګرم کوډ کولو مفهوم وپلټو، د هغې هدف، او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
په هایبرډ ترتیب کې د ML ماډلونو چلولو په اړه څنګه ، د موجوده ماډلونو سره په محلي ډول چلول د پایلو سره بادل ته لیږل کیږي؟
په هایبرډ ترتیب کې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونه چلول، چیرې چې موجوده ماډلونه په محلي توګه اجرا کیږي او د دوی پایلې بادل ته لیږل کیږي، کولی شي د انعطاف، توزیع کولو، او لګښت اغیزمنتوب له مخې ډیری ګټې وړاندې کړي. دا طریقه د محلي او کلاوډ میشته کمپیوټري سرچینو ځواک څخه ګټه پورته کوي، سازمانونو ته اجازه ورکوي چې خپل موجود زیربناوې د کارولو پرمهال وکاروي.
TensorFlow په MBARI کې د ساینس پوهانو سره د ډینیل په پروژه کې څه رول لوبولی؟
TensorFlow په MBARI کې د ساینس پوهانو سره د ډینیل په پروژه کې د مصنوعي استخباراتو ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو لپاره یو پیاوړی او هر اړخیز پلیټ فارم چمتو کولو سره مهم رول لوبولی. TensorFlow، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی، د AI ټولنې کې د پراخو فعالیتونو او د کارولو اسانتیا له امله د پام وړ شهرت ترلاسه کړی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, ډینیل او د غږ سمندر, د ازموینې بیاکتنه
د Airbnb ماشین زده کړې پلیټ فارم، Bighead، په پروژه کې څه رول لوبولی؟
Bighead، د Airbnb د ماشین زده کړې پلیټ فارم، د ماشین زده کړې په کارولو سره د لیست کولو عکسونو درجه بندي کولو پروژه کې مهم رول لوبولی. دا پلیټ فارم په پیمانه د ماشین زده کړې ماډلونو په مؤثره توګه پلي کولو او اداره کولو کې د Airbnb لخوا مخ په وړاندې ننګونو ته د رسیدو لپاره رامینځته شوی. د TensorFlow ځواک په کارولو سره، Bighead Airbnb فعال کړ ترڅو پروسه اتومات او منظمه کړي
- 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
د TFX چوکاټ کې د اپاچی بیم رول څه دی؟
اپاچی بیم د خلاصې سرچینې متحد پروګرام کولو ماډل دی چې د بیچ جوړولو او د ډیټا پروسس کولو پایپ لاینونو سټینګ کولو لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي. دا یو ساده او څرګند API وړاندیز کوي چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي د ډیټا پروسس پایپ لاینونه ولیکئ چې په مختلف توزیع شوي پروسس کولو پس منظرونو کې اجرا کیدی شي ، لکه اپاچي فلینک ، اپاچي سپارک ، او د ګوګل کلاوډ ډیټا فلو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
TFX څنګه د ML انجینرۍ کې د اپاچي بیم څخه د تولید ML ګمارلو لپاره ګټه پورته کوي؟
اپاچی بیم د خلاصې سرچینې ځواکمن چوکاټ دی چې د دواړه بیچ او سټیمینګ ډیټا پروسس کولو لپاره د متحد برنامه ماډل چمتو کوي. دا د APIs او کتابتونونو سیټ وړاندیز کوي چې پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ډیټا پروسس پایپ لاینونه ولیکي چې په مختلف توزیع شوي پروسس کولو پس منظرونو کې اجرا کیدی شي ، لکه د اپاچي فلنک ، اپاچي سپارک ، او ګوګل کلاوډ ډیټا فلو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د TFX سره د تولید ML تعیناتو لپاره ML انجینري, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow 2.0 کې د TensorFlow ډیټاسیټونو کارولو ګټې څه دي؟
د TensorFlow ډیټاسیټونه په TensorFlow 2.0 کې یو لړ ګټې وړاندې کوي، کوم چې دوی د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې د ډیټا پروسس کولو او ماډل روزنې لپاره ارزښتناکه وسیله جوړوي. دا ګټې د TensorFlow ډیټاسیټونو د ډیزاین اصولو څخه سرچینه اخلي، کوم چې موثریت، انعطاف، او د کارولو اسانتیا ته لومړیتوب ورکوي. په دې ځواب کې، موږ به کلیدي وپلټو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, ټنسرفلو 2.0, د ټینسورفلو 2.0 معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو د 'zip' فنکشن په کارولو سره په Python کې د ډیټا دوه سیټونه په ورته وخت کې تکرار کړو؟
په Python کې په ورته وخت کې د معلوماتو دوه سیټونو تکرارولو لپاره، د 'zip' فعالیت کارول کیدی شي. د 'zip' فنکشن د استدلال په توګه ډیری تکراري توکي اخلي او د ټیپلونو تکرار کوونکی بیرته راګرځوي، چیرې چې هر ټپل د ان پټ تکرارونو څخه ورته عناصر لري. دا موږ ته اجازه راکوي چې د ډیټا له ډیری سیټونو څخه عناصر په یوځای سره پروسس کړو
د تحلیلي پایپ لاین کې د IoT ډیټا پروسس کولو کې د کلاوډ ډیټا فلو رول څه دی؟
کلاوډ ډیټا فلو ، د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا چمتو شوی بشپړ اداره شوی خدمت ، د تحلیلي پایپ لاین کې د IoT ډیټا پروسس کولو کې مهم رول لوبوي. دا په ریښتیني وخت کې د لوی مقدار سټیمینګ او بیچ ډیټا بدلولو او تحلیل کولو لپاره د توزیع وړ او د باور وړ حل وړاندیز کوي. د کلاوډ ډیټا فلو په کارولو سره ، سازمانونه کولی شي په مؤثره توګه لوی جریان اداره کړي
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP لابراتوارونه, د IOT تحلیلي پایپ لاین, د ازموینې بیاکتنه
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم کې د IoT تحلیلي پایپ لاین جوړولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) کې د IoT تحلیلي پایپ لاین رامینځته کول ډیری مرحلې شاملې دي چې د ډیټا راټولول ، د ډیټا مصرف کول ، د ډیټا پروسس کول ، او د معلوماتو تحلیل پکې شامل دي. دا هراړخیز پروسه سازمانونو ته وړتیا ورکوي چې د دوی د شیانو انټرنیټ (IoT) وسیلو څخه ارزښتناکه لیدونه راوباسي او باخبره پریکړې وکړي. پدې ځواب کې ، موږ به د هر هغه مرحلې په اړه بحث وکړو چې پکې شامل دي
- 1
- 2