څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
TensorBoard څه شی دی؟
TensorBoard د ماشین زده کړې په برخه کې یو پیاوړی لید وسیله ده چې معمولا د TensorFlow سره تړاو لري، د ګوګل د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون. دا د دې لپاره ډیزاین شوی چې کاروونکو سره مرسته وکړي چې پوه شي، ډیبګ وکړي، او د ماشین زده کړې موډلونو فعالیت غوره کړي د لید وسیلو یو سوټ چمتو کولو سره. TensorBoard کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د دوی مختلف اړخونه وګوري
- 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 ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینو تشریح کولو لپاره ځینې تخنیکونه کوم دي؟
د ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینې تشریح کول د دې چلند د پوهیدو او د ماډل لخوا زده شوي اصلي نمونو ته د بصیرت ترلاسه کولو یو لازمي اړخ دی. د مصنوعي استخباراتو په دې برخه کې، د وړاندوینو تشریح کولو او د ماډل د پریکړې کولو پروسې په اړه زموږ د پوهاوي لوړولو لپاره ډیری تخنیکونه کارول کیدی شي. یو په عام ډول کارول کیږي
- 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
موږ څنګه کولی شو د روزل شوي ماډل دقت او ضایع ارزښتونه ګراف کړو؟
د ژورې زده کړې په ډګر کې د روزل شوي ماډل د دقت او ضایع ارزښتونو ګراف کولو لپاره، موږ کولی شو په Python او PyTorch کې موجود مختلف تخنیکونه او وسایل وکاروو. زموږ د ماډل د فعالیت ارزولو او د هغې د روزنې او اصلاح کولو په اړه باخبره پریکړې کولو لپاره د دقت او زیان ارزښتونو څارنه خورا مهمه ده. په دې کې
TensorBoard څنګه د مختلف ماډلونو فعالیت لید او پرتله کولو کې مرسته کوي؟
TensorBoard یوه پیاوړې وسیله ده چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د مختلف ماډلونو فعالیت لید او پرتله کولو کې خورا مرسته کوي ، په ځانګړي توګه د پایتون ، ټینسر فلو ، او کیرا په کارولو سره د ژورې زده کړې په ډګر کې. دا د روزنې او ارزونې په جریان کې د عصبي شبکو چلند تحلیل او پوهیدو لپاره جامع او رواني انٹرفیس چمتو کوي.
موږ څنګه کولی شو کوډ تعدیل کړو ترڅو بیا بدل شوي عکسونه په گرډ فارمیټ کې ښکاره کړو؟
د کوډ د بدلولو لپاره د بیا راګرځیدونکي عکسونو د ګریډ بڼه کې ښودلو لپاره، موږ کولی شو په Python کې د matplotlib کتابتون څخه کار واخلو. Matplotlib په پراخه کچه کارول شوی د پلاټینګ کتابتون دی چې د لیدونو رامینځته کولو لپاره مختلف فعالیتونه چمتو کوي. لومړی، موږ اړتیا لرو چې اړین کتابتونونه وارد کړو. د TensorFlow سربیره، موږ به وارد کړو
- 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, لیدل, 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
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 بلوچ ساحې نمایندګي څنګه موږ ته اجازه راکوي چې په درې اړخیزه فضا کې د کوبیټ حالت وګورو؟
د بلوچ ساحې نمایندګي د کوانټم معلوماتو تیوري کې یوه پیاوړې وسیله ده چې موږ ته اجازه راکوي چې په درې اړخیز ځای کې د کوبیټ حالت لیدو. دا د qubit حالت جیومیټریک نمایش وړاندې کوي، کوم چې د کوانټم معلوماتو بنسټیز واحد دی. د بلوچ ساحه د سویس فزیک پوه فیلکس بلوچ په نوم نومول شوې ده.
Cloud Datalab څه شی دی او اصلي ځانګړتیاوې یې څه دي؟
کلاوډ ډیټلاب یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا چمتو شوې چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې لوی ډیټاسیټونه په ګډه او متقابل ډول تحلیل کړي. دا د جیپیټر نوټ بوکونو انعطاف پذیري د توزیع وړتیا او د GCP کارولو اسانتیا سره ترکیب کوي. کلاوډ ډیټلاب د ځانګړتیاوو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې دا یو غوره انتخاب جوړوي
- 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
- 1
- 2