د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتمونه د پیچلو ستونزو په حل کولو او د معلوماتو پراساس وړاندوینې کولو کې مهم رول لوبوي. دا الګوریتمونه د نوډونو له یو بل سره تړلي پرتونه لري چې د انسان دماغ جوړښت څخه الهام اخیستل کیږي. د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه د روزنې او کارولو لپاره، ډیری کلیدي پیرامیټونه اړین 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
TensorFlow څه شی دی؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی چې په پراخه کچه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې کارول کیږي. دا د دې لپاره ډیزاین شوی چې څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکړي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په مؤثره توګه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. TensorFlow په ځانګړې توګه د دې انعطاف، توزیع کولو، او د کارولو اسانتیا لپاره پیژندل کیږي، دا د دواړو لپاره یو مشهور انتخاب جوړوي
- 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
طبقه بندي څه شی دی؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې طبقه بندي یو ماډل دی چې روزل شوی ترڅو د ورکړل شوي ډیټا ډیټا پوائنټ کټګورۍ یا ټولګي وړاندوینه وکړي. دا په نظارت شوي زده کړې کې یو بنسټیز مفهوم دی، چیرې چې الګوریتم د لیبل شوي روزنې ډیټا څخه زده کوي ترڅو د نه لیدل شوي معلوماتو وړاندوینې وکړي. کلاسیفیرونه په پراخه کچه په مختلف غوښتنلیکونو کې کارول کیږي
- 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
ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
په ټینسر فلو کې لیواله اجرا کول یو موډ دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو ډیر هوښیار او متقابل پرمختګ ته اجازه ورکوي. دا په ځانګړي ډول د ماډل پراختیا د پروټوټایپ او ډیبګ کولو مرحلو په جریان کې ګټور دی. په TensorFlow کې، لیواله اجرا کول د سمدستي عملیاتو د ترسره کولو یوه لاره ده چې د کانکریټ ارزښتونو بیرته راستنیدو لپاره، لکه څنګه چې د دودیز ګراف پر بنسټ اجرا کولو سره مخالف دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت
ولې ناستې د لیواله اجرا کولو په ګټه د TensorFlow 2.0 څخه لرې شوي؟
په TensorFlow 2.0 کې، د غونډو مفهوم د لیواله اجرا کولو په ګټه له مینځه وړل شوی، ځکه چې لیواله اجرا کول د سمدستي ارزونې او د عملیاتو اسانه ډیبګ کولو ته اجازه ورکوي، پروسه نوره هوښیاره او پایتونیک کوي. دا بدلون د پام وړ بدلون څرګندوي چې څنګه TensorFlow کار کوي او د کاروونکو سره تعامل کوي. په TensorFlow 1.x کې، ناستې کارول شوې وې
څنګه یو څوک د AI ماډل پلي کوي چې د ماشین زده کړې کوي؟
د AI ماډل پلي کولو لپاره چې د ماشین زده کړې دندې ترسره کوي ، یو څوک باید د ماشین زده کړې کې دخیل لومړني مفکورې او پروسې درک کړي. د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه فرعي برخه ده چې سیسټمونو ته وړتیا ورکوي چې له تجربې څخه زده کړه وکړي او ښه کړي پرته لدې چې په ښکاره ډول برنامه شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه یو پلیټ فارم او اوزار چمتو کوي
ایا د پرمختللي لټون وړتیاوې د ماشین زده کړې کارولو قضیه ده؟
د پرمختللي لټون وړتیاوې په حقیقت کې د ماشین زده کړې (ML) د کارونې مهم قضیه ده. د ماشین زده کړې الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو د معلوماتو دننه نمونې او اړیکې وپیژني ترڅو وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په واضح ډول برنامه شي. د پرمختللي لټون وړتیاو په شرایطو کې، د ماشین زده کړه کولی شي د لا زیاتو اړوندو او دقیقو چمتو کولو سره د لټون تجربه د پام وړ وده وکړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
د یوځای کولو زده کړه څه ده؟
انسمبل زده کړه د ماشین زده کړې تخنیک دی چې هدف یې د ډیری ماډلونو په یوځای کولو سره د ماډل فعالیت ښه کول دي. دا د دې مفکورې څخه ګټه پورته کوي چې د ډیری ضعیف زده کونکو سره یوځای کول کولی شي یو پیاوړی زده کونکي رامینځته کړي چې د هر انفرادي ماډل په پرتله ښه فعالیت کوي. دا طریقه په پراخه کچه د ماشین زده کړې مختلف کارونو کې کارول کیږي ترڅو د وړاندوینې دقیقیت لوړ کړي،
ایا د بیچ اندازه، د دورې او ډیټاسیټ اندازه ټول هایپر پارامیټرونه دي؟
د بست اندازه، د دورې، او ډیټاسیټ اندازه په حقیقت کې د ماشین زده کړې کې مهم اړخونه دي او معمولا د هایپرپرامیټرونو په توګه ویل کیږي. د دې مفکورې د پوهیدو لپاره، راځئ چې هر یو په انفرادي توګه وګورو. د بست اندازه: د بیچ اندازه یو هایپرپرامیټر دی چې د نمونو شمیره ټاکي مخکې له دې چې د ماډل وزن د روزنې په جریان کې تازه شي. دا لوبه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې