د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم څنګه رامینځته کړئ؟
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم رامینځته کولو پروسه څو مرحلې او ملاحظات لري. د دې هدف لپاره د الګوریتم رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د نه لیدو معلوماتو طبیعت پوه شي او دا څنګه د ماشین زده کړې کارونو کې کارول کیدی شي. راځئ چې پر بنسټ د زده کړې الګوریتم جوړولو لپاره د الګوریتمیک طریقه تشریح کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
د RNN ماډل روزنې لپاره د معلوماتو چمتو کولو لپاره اړین ګامونه کوم دي ترڅو د Litecoin راتلونکي قیمت وړاندوینه وکړي؟
د لیټیکوین راتلونکي نرخ وړاندوینې لپاره د تکراري عصبي شبکې (RNN) ماډل روزنې لپاره ډیټا چمتو کولو لپاره ، ډیری اړین ګامونه اخیستل اړین دي. پدې مرحلو کې د معلوماتو راټولول ، د معلوماتو دمخه پروسس کول ، د فیچر انجینرۍ ، او د روزنې او ازموینې موخو لپاره د ډیټا ویشل شامل دي. په دې ځواب کې، موږ به هر ګام ته په تفصیل سره لاړ شو
د ریښتیني نړۍ ډاټا څنګه کولی شي په ټیوټوریلونو کې کارول شوي ډیټاسیټونو څخه توپیر ولري؟
د ریښتیني نړۍ ډاټا کولی شي د پام وړ توپیر ولري د ډیټاسیټونو څخه چې په ټیوټوریلونو کې کارول کیږي ، په ځانګړي توګه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې ، په ځانګړي توګه د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف لپاره د TensorFlow او 3D convolutional عصبي شبکو (CNNs) سره ژورې زده کړې. پداسې حال کې چې درسونه ډیری وختونه د ډیډاکټیک اهدافو لپاره ساده او ترتیب شوي ډیټاسیټونه چمتو کوي ، د ریښتیني نړۍ ډیټا معمولا خورا پیچلې وي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې الګوریتمونو کې غیر عددي معلومات څنګه اداره کیدی شي؟
د ماشین زده کړې الګوریتمونو کې د غیر عددي معلوماتو اداره کول یو مهم کار دی ترڅو د معنی بصیرت استخراج او دقیق وړاندوینې وکړي. پداسې حال کې چې د ماشین زده کړې ډیری الګوریتمونه د عددي ډیټا اداره کولو لپاره ډیزاین شوي ، دلته ډیری تخنیکونه شتون لري چې دمخه پروسس او غیر عددي ډیټا د تحلیل لپاره مناسب ب formatه کې بدل کړي. په دې ځواب کې، موږ به وڅیړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, د غیر شمیره ډیټا اداره کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې کې د فیچر انتخاب او انجینرۍ هدف څه دی؟
د فیچر انتخاب او انجینري د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو پروسې کې مهم ګامونه دي ، په ځانګړي توګه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې. پدې مرحلو کې د ورکړل شوي ډیټاسیټ څخه خورا اړونده ځانګړتیاو پیژندل او غوره کول شامل دي ، په بیله بیا د نوي ځانګړتیاو رامینځته کول چې کولی شي د ماډل وړاندوینې ځواک ته وده ورکړي. د ځانګړتیاوو موخه
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د ډلبندۍ فټ کولو هدف څه دی؟
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د طبقه بندي تنظیم کول د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې مهم هدف ترسره کوي. د ریګریشن لومړنی هدف د ان پټ ځانګړتیاو پراساس د دوامداره شمیري ارزښتونو وړاندوینه کول دي. په هرصورت، داسې سناریوګانې شتون لري چیرې چې موږ اړتیا لرو چې ډاټا په جلا کټګوریو کې طبقه بندي کړو د دې پرځای چې د دوامداره ارزښتونو وړاندوینه وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار روزنه او ازموینه, د ازموینې بیاکتنه
د ټرانسفارم اجزا څنګه د روزنې او خدمت کولو چاپیریالونو ترمینځ دوام تضمینوي؟
د ټرانسفارم برخه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې او خدمت کولو چاپیریالونو ترمنځ د ثبات په یقیني کولو کې مهم رول لوبوي. دا د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ یوه لازمي برخه ده، کوم چې د توزیع وړ او د تولید لپاره چمتو ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو باندې تمرکز کوي. د ټرانسفارم برخه د ډیټا پری پروسس کولو او فیچر انجینرۍ مسؤلیت لري ، کوم چې دي
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
ولې دا مهمه ده چې د ماشین زده کړې ماډل ته د تغذیه کولو دمخه ډیټا پری پروسس او بدل کړئ؟
د ماشین زده کړې ماډل ته د تغذیه کولو دمخه د معلوماتو دمخه پروسس کول او بدلول د ډیری دلایلو لپاره خورا مهم دي. دا پروسې د معلوماتو کیفیت ښه کولو کې مرسته کوي، د ماډل فعالیت ته وده ورکوي، او دقیق او باوري وړاندوینې ډاډمن کوي. په دې وضاحت کې، موږ به د ډیټا د پروسس کولو او بدلولو اهمیت ته پام وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow د لوړې کچې APIs, په ډیټا او ب featuresو ژور روان, د ازموینې بیاکتنه
د دې لړۍ په راتلونکې ویډیو کې به څه پوښل شي؟
د لړۍ راتلونکې ویډیو "مصنوعي استخبارات - د TensorFlow اساسات - TensorFlow in Google Colaboratory - د TensorFlow سره په ګوګل Colaboratory کې پیل کول" به په TensorFlow کې د ډیټا پری پروسس کولو او فیچر انجینرۍ موضوع پوښي. دا ویډیو به اړین ګامونه په پام کې ونیسي چې خام ډیټا په مناسب شکل کې چمتو او بدل کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, په ګوګل کولابوریټ کې د ټینسرفلو سره پیل کول, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2