ایا یو منظم بیان د تکرار په کارولو سره تعریف کیدی شي؟
د منظم بیانونو په ساحه کې، دا واقعیا ممکنه ده چې دوی د تکرار په کارولو سره تعریف کړئ. منظم څرګندونې د کمپیوټر ساینس کې یو بنسټیز مفهوم دی او په پراخه کچه د نمونو میچ کولو او متن پروسس کولو دندو لپاره کارول کیږي. دا د ځانګړو نمونو پر بنسټ د تارونو سیټونو تشریح کولو لپاره یوه لنډه او پیاوړې لار ده. منظم څرګندونې کیدی شي
ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
د ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه د ماډل ارزونې او د فعالیت ارزونې په شرایطو کې، د نمونې څخه بهر ضایع او د اعتبار ضایع کولو ترمنځ توپیر خورا مهم دی. د دې مفاهیمو پوهیدل د متخصصینو لپاره خورا مهم دي چې هدف یې د دوی د ژورې زده کړې ماډلونو اغیزمنتیا او عمومي کولو وړتیاوې درک کول دي. د دې شرایطو پیچلتیاو ته د رسیدو لپاره،
په ګوګل همکاری کې د TensorFlow ډیټا سیټونه څنګه پورته کړئ؟
په ګوګل همکار کې د TensorFlow ډیټاسیټونو پورته کولو لپاره ، تاسو کولی شئ لاندې بیان شوي مرحلې تعقیب کړئ. د TensorFlow ډیټاسیټس د ډیټاسیټونو ټولګه ده چې د TensorFlow سره کارولو لپاره چمتو دي. دا د ډیټاسیټونو پراخه ډولونه وړاندې کوي، دا د ماشین زده کړې دندو لپاره اسانه کوي. د ګوګل همکاری، چې د کولاب په نوم هم پیژندل کیږي، یو وړیا کلاوډ خدمت دی چې د ګوګل لخوا چمتو شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې په برخه کې، د طبقه بندي عصبي شبکې د دندو لپاره بنسټیز وسیلې دي لکه د انځور پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او نور. کله چې د طبقه بندي عصبي شبکې د محصول په اړه بحث وکړئ، نو دا مهمه ده چې د ټولګیو ترمنځ د احتمالي ویش مفهوم پوه شي. هغه بیان چې
په مثال کې کارول شوي د Iris ډیټا سیټ چیرته موندلی شي؟
د مثال په توګه کارول شوي د Iris ډیټاسیټ موندلو لپاره یو څوک کولی شي دې ته د UCI ماشین زده کړې ذخیره له لارې لاسرسی ومومي. د آیرس ډیټاسیټ د طبقه بندي دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې په عام ډول کارول شوی ډیټاسیټ دی ، په ځانګړي توګه په تعلیمي شرایطو کې د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونو ښودلو کې د دې سادگي او اغیزمنتوب له امله. د UCI ماشین
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
ایا پیتون د ماشین زده کړې لپاره اړین دی؟
Python د ماشین زده کړې (ML) په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي برنامه ژبه ده چې د هغې سادگي ، استقامت او د ډیری کتابتونونو او چوکاټونو شتون له امله چې د ML دندې ملاتړ کوي. پداسې حال کې چې دا د ML لپاره د Python کارولو اړتیا نده، دا د ډیری متخصصینو او څیړونکو لخوا خورا سپارښتنه او غوره کیږي.
د "draw_vertices" فنکشن په کارولو سره د څیز سرحدونو رسمولو په وخت کې عکس ته د ښودنې متن څنګه اضافه کیدی شي؟
په انځور کې د ښودنې متن اضافه کولو لپاره کله چې د پیلو پایتون کتابتون کې د "draw_vertices" فنکشن په کارولو سره د اعتراض سرحدونه رسم کړئ، موږ کولی شو یو ګام په ګام پروسه تعقیب کړو. پدې پروسه کې د ګوګل ویژن API څخه د کشف شوي شیانو عمودی بیرته ترلاسه کول ، د عمودیو په کارولو سره د اعتراض سرحدونه رسم کول ، او په پای کې د ښودنې متن اضافه کول شامل دي.
په چمتو شوي کوډ کې د "draw.line" میتود پیرامیټونه څه دي، او دا څنګه د عمودی ارزښتونو تر مینځ د کرښې رسمولو لپاره کارول کیږي؟
د پیلو پایتون کتابتون کې د "draw.line" میتود په عکس کې د مشخصو ټکو ترمینځ د لیکو رسم کولو لپاره کارول کیږي. دا عموما د کمپیوټر لید کارونو کې کارول کیږي، لکه د شیانو کشف او شکل پیژندنه، د شیانو حدود روښانه کولو لپاره. د "draw.line" طریقه ډیری پیرامیټونه اخلي چې د کرښې ځانګړتیاوې تعریفوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, د شکلونو او شیانو پوهه, د بالښت پایګن کتابتون په کارولو د څیز سرحدونه رسمول, د ازموینې بیاکتنه
په پایتون کې د څیز سرحدونو رسمولو لپاره د بالښت کتابتون څنګه کارول کیدی شي؟
د تکیا کتابتون په پایتون کې یو پیاوړی وسیله ده چې د عکس مینځلو او پروسس کولو ته اجازه ورکوي. دا د عکسونو سره کار کولو لپاره مختلف فعالیتونه چمتو کوي ، پشمول د اعتراض سرحدونو رسمولو وړتیا. د مصنوعي استخباراتو او د ګوګل ویژن API په شرایطو کې، د تکیا کتابتون د شکلونو پوهه لوړولو لپاره کارول کیدی شي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, د شکلونو او شیانو پوهه, د بالښت پایګن کتابتون په کارولو د څیز سرحدونه رسمول, د ازموینې بیاکتنه
څنګه کولی شو په Python کې د ګوګل ویژن API په کارولو سره د خوندي لټون تشریح ترلاسه کړو؟
په Python کې د ګوګل ویژن API په کارولو سره د خوندي لټون تشریح ترلاسه کولو لپاره، تاسو کولی شئ د API لخوا چمتو شوي پیاوړي ب featuresې په عکسونو کې د څرګند مینځپانګې تحلیل او پوهیدو لپاره ګټه پورته کړئ. د خوندي لټون تشریح تاسو ته اجازه درکوي دا معلومه کړئ چې ایا یو انځور کوم څرګند یا نامناسب منځپانګې لري، کوم چې په مختلفو برخو کې خورا مهم کیدی شي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, د پرمختللي عکسونو پوهه, د مینځپانګې روښانه کشف (د خوندي لټون ب featureه), د ازموینې بیاکتنه