د لیږد زده کړه څه ده او ولې دا د TensorFlow.js لپاره د کارونې اصلي قضیه ده؟
د لیږد زده کړه د ژورې زده کړې په برخه کې یو پیاوړی تخنیک دی چې مخکې روزل شوي ماډلونه د نوي کارونو د حل کولو لپاره د پیل ټکي په توګه کارول کیږي. پدې کې د یو ماډل اخیستل شامل دي چې په لوی ډیټا سیټ کې روزل شوي او د مختلف مګر اړونده ستونزې حل کولو لپاره د هغې زده شوي پوهه بیا کارول شامل دي. دا طریقه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, په TensorFlow.js سره په براوزر کې ژوره زده کړه, پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا اړینه ده چې عکسونه مربع شکل ته واړوئ؟
مربع شکل ته د عکسونو بدلول د مصنوعي استخباراتو (AI) په ساحه کې اړین دي ، په ځانګړي توګه د TensorFlow سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې ، کله چې د دندو لپاره د عصبي عصبي شبکو (CNNs) کارول لکه د سپي او پیشو پیژندنه. دا پروسه د عکس طبقه بندي پایپ لاین دمخه پروسس کولو مرحله کې یو اړین ګام دی. اړتیا
- 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, پیژندنه او دمخه چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه
کوم فکتورونه باید په پام کې ونیول شي کله چې پریکړه وکړئ چې ایا د AutoML ویژن API یا ویژن API وکاروئ؟
کله چې پریکړه وکړئ چې ایا د AutoML ویژن API یا ویژن API وکاروئ ، ډیری فاکتورونه باید په پام کې ونیول شي. دا دواړه APIs د ګوګل کلاوډ ویژن API برخه ده، کوم چې د ځواکمن عکس تحلیل او پیژندنې وړتیاوې چمتو کوي. په هرصورت، دوی ځانګړي ځانګړتیاوې لري او د کارولو قضیې چې باید په پام کې ونیول شي. د ویژن API
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, پېژندنه, په پایتون کې د ګوګل کلاوډ ویژن API پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow Hub څنګه د همکارۍ ماډل پراختیا هڅوي؟
TensorFlow Hub یو پیاوړی وسیله ده چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د همکارۍ ماډل پراختیا هڅوي. دا د مخکې روزل شوي ماډلونو مرکزي ذخیره چمتو کوي، کوم چې د AI ټولنې لخوا په اسانۍ سره شریک کیدی شي، بیا کارول کیږي، او ښه کیدی شي. دا همکارۍ ته وده ورکوي او د نوي ماډلونو پراختیا ګړندۍ کوي ، د څیړونکو لپاره وخت او هڅې خوندي کوي او
د TensorFlow Hub لومړنۍ کارونې قضیه څه ده؟
TensorFlow Hub د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو پیاوړی وسیله ده چې د بیا کارونې وړ ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د ذخیره کولو په توګه کار کوي. دا یو مرکزي پلیټ فارم چمتو کوي چیرې چې پراختیا کونکي او څیړونکي کولی شي دمخه روزل شوي ماډلونو ، ایمبیډینګونو ، او نورو سرچینو ته لاسرسی ومومي ترڅو د دوی ماشین زده کړې کاري فلو ته وده ورکړي. د TensorFlow Hub لومړنۍ کارونې قضیه د اسانتیا لپاره ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیر تولیدي ماشین زده کړې لپاره TensorFlow مرکز, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow Hub څنګه د ماشین زده کړې کې د کوډ بیا کارول اسانه کوي؟
TensorFlow Hub یو پیاوړی وسیله ده چې د ماشین زده کړې کې د کوډ بیا کارول خورا اسانه کوي. دا د مخکې روزل شوي ماډلونو، ماډلونو، او ایمبیډینګونو مرکزي ذخیره چمتو کوي، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې په اسانۍ سره لاسرسی ومومي او د دوی د ماشین زده کړې پروژو کې شامل کړي. دا نه یوازې وخت او هڅې سپموي بلکه د همکارۍ او پوهې شریکولو ته وده ورکوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ډیر تولیدي ماشین زده کړې لپاره TensorFlow مرکز, د ازموینې بیاکتنه
تاسو څنګه کولی شئ د TensorFlow.js په کارولو سره وارد شوي ماډل دودیز او تخصص کړئ؟
د TensorFlow.js په کارولو سره د وارداتي ماډل تخصیص او تخصص لپاره، تاسو کولی شئ د ماشین زده کړې لپاره د دې جاواسکریپټ کتابتون انعطاف او ځواک څخه ګټه پورته کړئ. TensorFlow.js تاسو ته اجازه درکوي چې مخکې روزل شوي موډلونه سمبال او ښه کړئ، تاسو ته د دې توان درکوي چې د خپلو ځانګړو اړتیاوو سره سمون ومومي. پدې ځواب کې، موږ به هغه مرحلې وپلټئ چې د تخصص او تخصص په برخه کې دخیل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د TensorFlow.js پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د روزل شوي ماډل د ښه کولو هدف څه دی؟
د روزل شوي ماډل ښه تنظیم کول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم ګام دی، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې. دا د یو ځانګړي کار یا ډیټاسیټ سره د دمخه روزل شوي ماډل تطبیق کولو هدف ته خدمت کوي ، پدې توګه د دې فعالیت وده کوي او دا د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو لپاره خورا مناسب کوي. پدې پروسه کې تنظیم کول شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل اوزار, د ګوګل ماشین زده کړې کتنه, د ازموینې بیاکتنه
د زده کړې لیږد څنګه د شیانو کشف ماډلونو لپاره د روزنې پروسه ساده کوي؟
د لیږد زده کړه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو پیاوړی تخنیک دی چې د شیانو کشف ماډلونو لپاره د روزنې پروسه ساده کوي. دا د یوې دندې څخه بل ته د زده کړې پوهې لیږد وړوي، ماډل ته اجازه ورکوي چې مخکې روزل شوي ماډلونه ګټه پورته کړي او د اړتیا وړ روزنې ډیټا اندازه کم کړي. د ګوګل کلاوډ په شرایطو کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې لپاره د ګوګل اوزار, په iOS کې د TensorFlow اعتراض کشف, د ازموینې بیاکتنه