ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch او NumPy دواړه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي کتابتونونه دي، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو کې. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د شمیرو کمپیوټرونو لپاره فعالیت وړاندیز کوي، د دوی تر منځ د پام وړ توپیرونه شتون لري، په ځانګړې توګه کله چې دا په GPU کې د کمپیوټرونو چلولو او اضافي افعال چې دوی یې چمتو کوي. NumPy د دې لپاره یو بنسټیز کتابتون دی
ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch واقعیا د NumPy سره پرتله کیدی شي چې په GPU کې د اضافي دندو سره چلیږي. PyTorch د پرانیستې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د فیسبوک د AI څیړنې لابراتوار لخوا رامینځته شوی چې د انعطاف وړ او متحرک کمپیوټري ګراف جوړښت چمتو کوي ، دا په ځانګړي توګه د ژور زده کړې کارونو لپاره مناسب کوي. NumPy، له بلې خوا، د ساینسي لپاره بنسټیز کڅوړه ده
څنګه کولی شو د روزنې ډیټا رامینځته کولو لپاره اړین کتابتونونه وارد کړو؟
د Python او TensorFlow په کارولو سره د ژورې زده کړې سره د چیټ بوټ رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د روزنې ډیټا رامینځته کولو لپاره اړین کتابتونونه وارد کړئ. دا کتابتونونه هغه وسیلې او دندې چمتو کوي چې د معلوماتو دمخه پروسس کولو ، مینځلو او تنظیم کولو لپاره اړین دي په داسې شکل کې چې د چیټ بوټ ماډل روزنې لپاره مناسب وي. د ژورې زده کړې لپاره یو له بنسټیزو کتابتونونو څخه
د عکس ډیټا د نمی فایل ته د خوندي کولو هدف څه دی؟
د نمپ فایل ته د عکس ډیټا خوندي کول د ژورې زده کړې په برخه کې خورا مهم هدف ترسره کوي ، په ځانګړي توګه د 3D کنولوشنال عصبي شبکې (CNN) لپاره د ډیټا دمخه پروسس کولو شرایطو کې چې د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ کې کارول کیږي. پدې پروسه کې د عکس ډیټا په داسې شکل بدلول شامل دي چې په مؤثره توګه زیرمه او مینځل کیدی شي
- 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, مخکې له مخکې معلومات, د ازموینې بیاکتنه
د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ کې د سږو سکینونو لید لید لپاره کوم کتابتونونو ته اړتیا لرو؟
د TensorFlow سره د 3D convolutional عصبي شبکې په کارولو سره د کاګل سږو سرطان کشف سیالۍ کې د سږو سکینونو لیدو لپاره ، موږ اړتیا لرو څو کتابتونونه وارد کړو. دا کتابتونونه د سږو سکین ډاټا بارولو، پری پروسس کولو، او لیدلو لپاره اړین وسایل او دندې چمتو کوي. 1. TensorFlow: TensorFlow د ژورو زده کړو یو مشهور کتابتون دی چې
په دې ټیوټوریل کې به کوم کتابتونونه وکارول شي؟
د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کولو لپاره د 3D کنولوشنال عصبي شبکو (CNNs) په اړه پدې لوست کې ، موږ به ډیری کتابتونونه وکاروو. دا کتابتونونه د ژورې زده کړې ماډلونو پلي کولو او د طبي عکس العمل ډیټا سره کار کولو لپاره اړین دي. لاندې کتابتونونه به وکارول شي: 1. TensorFlow: TensorFlow د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ دی چې رامینځته شوی
د Python په کارولو سره له سکریچ څخه د SVM جوړولو لپاره اړین کتابتونونه کوم دي؟
د Python په کارولو سره د سکریچ څخه د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) رامینځته کولو لپاره ، ډیری اړین کتابتونونه شتون لري چې کارول کیدی شي. دا کتابتونونه د SVM الګوریتم پلي کولو او د ماشین زده کړې مختلف دندې ترسره کولو لپاره اړین فعالیت چمتو کوي. پدې جامع ځواب کې، موږ به د کلیدي کتابتونونو په اړه بحث وکړو چې د SVM جوړولو لپاره کارول کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, له شروع څخه SVM رامینځته کول, د ازموینې بیاکتنه
د نمپي کتابتون کارول څنګه د یوکلیډین فاصلې محاسبه کولو موثریت او انعطاف پذیري ته وده ورکوي؟
numpy کتابتون د پروګرام کولو ماشین زده کړې الګوریتمونو لکه د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم په شرایطو کې د Euclidean فاصلې محاسبه کولو موثریت او انعطاف په ښه کولو کې مهم رول لوبوي. Numpy یو پیاوړی Python کتابتون دی چې د لوی، څو اړخیزو صفونو او میټریکونو لپاره مالتړ چمتو کوي، د ریاضیاتو ټولګه سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ته خپل پروګرام کول, د ازموینې بیاکتنه
کوم اړین کتابتونونه دي چې په Python کې د K نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کولو لپاره واردولو ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې دندو لپاره په Python کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو لپاره، څو کتابتونونه واردولو ته اړتیا لري. دا کتابتونونه اړین وسایل او دندې چمتو کوي ترڅو اړین محاسبې او عملیات په اغیزمنه توګه ترسره کړي. اصلي کتابتونونه چې معمولا د KNN الګوریتم پلي کولو لپاره کارول کیږي NumPy، Pandas، او Scikit-learn دي.
د numpy صف ته د ډیټا بدلولو او د ریشیک فنکشن کارولو ګټه څه ده کله چې د سکیکټ - زده کړې کلاسیفیرونو سره کار کوئ؟
کله چې د ماشین زده کړې په برخه کې د سکیکټ - زده کړې کلاسیفیرونو سره کار کوئ، نو د ډیټا بدلول او د ریشیک فنکشن کارول ډیری ګټې وړاندې کوي. دا ګټې د numpy صفونو د موثر او مطلوب طبیعت څخه رامینځته کیږي ، په بیله بیا د بیا شکل فعالیت لخوا چمتو شوي انعطاف او اسانتیا څخه. په دې ځواب کې، موږ به وڅیړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو کاریال, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2