ایا کوم د Android ګرځنده اپلیکیشن شتون لري چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم مدیریت لپاره کارول کیدی شي؟
هو، ډیری د Android ګرځنده غوښتنلیکونه شتون لري چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) اداره کولو لپاره کارول کیدی شي. دا غوښتنلیکونه پراختیا کونکو او د سیسټم مدیرانو ته د تګ پرمهال د دوی د بادل سرچینو نظارت ، اداره کولو او ستونزې حل کولو لپاره انعطاف چمتو کوي. یو ورته غوښتنلیک د رسمي ګوګل کلاوډ کنسول ایپ دی چې په ګوګل پلی پلورنځي کې شتون لري. د
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم اداره کولو لارې کومې دي؟
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) اداره کول د مختلف وسیلو او تخنیکونو کارول شامل دي ترڅو سرچینې په مؤثره توګه اداره کړي ، د فعالیت څارنه وکړي ، او امنیت او اطاعت ډاډمن کړي. د GCP په مؤثره توګه اداره کولو لپاره ډیری لارې شتون لري، هر یو د پراختیا او مدیریت ژوند دوره کې ځانګړي هدف ته خدمت کوي. 1. د ګوګل کلاوډ کنسول: د ګوګل کلاوډ کنسول د ویب پر بنسټ دی
ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
Keras او TFlearn دوه مشهور ژور زده کړې کتابتونونه دي چې د TensorFlow په سر کې جوړ شوي، د ماشین زده کړې لپاره یو پیاوړی پرانیستې سرچینې کتابتون چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. پداسې حال کې چې کیراس او TFlearn دواړه د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسې ساده کول دي ، د دواړو ترمینځ توپیرونه شتون لري چې ممکن یو غوره انتخاب وکړي د مشخصاتو پورې اړه لري.
په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
په TensorFlow 2.0 او وروستیو نسخو کې، د غونډو مفهوم، چې د TensorFlow په پخوانیو نسخو کې یو بنسټیز عنصر و، له مینځه وړل شوی. سیشنونه په TensorFlow 1.x کې د ګرافونو یا د ګرافونو برخو اجرا کولو لپاره کارول شوي، د کنټرول اجازه ورکوي چې کله او چیرته محاسبه کیږي. په هرصورت، د TensorFlow 2.0 معرفي کولو سره، لیوالتیا اجرا شوه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات
په ګوګل ویژن API کې د اعتراض پیژندنې لپاره ځینې مخکینۍ کټګورۍ کومې دي؟
د ګوګل ویژن API، د ګوګل کلاوډ د ماشین زده کړې وړتیاوو یوه برخه، د عکس پیژندنې پرمختللي فعالیت وړاندې کوي، په شمول د اعتراض پیژندنه. د څیز پیژندنې په شرایطو کې، API د مخکینیو تعریف شویو کټګوریو سیټ کاروي ترڅو په انځورونو کې توکي په سمه توګه وپیژني. دا مخکینۍ تعریف شوي کټګورۍ د API د ماشین زده کړې ماډلونو طبقه بندي کولو لپاره د حوالې ټکي په توګه کار کوي
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
په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
د فیچر استخراج د عکس پیژندنې دندو لپاره پلي شوي د convolutional عصبي شبکې (CNN) پروسې کې یو مهم ګام دی. په CNNs کې، د ځانګړتیاوو استخراج پروسه د ان پټ انځورونو څخه د معنی وړ ځانګړتیاوو استخراج شامل دي ترڅو دقیق طبقه بندي اسانه کړي. دا پروسه اړینه ده ځکه چې د عکسونو خام پکسل ارزښتونه په مستقیم ډول د ډلبندۍ دندو لپاره مناسب ندي. لخوا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول
ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې دندې د کمپیوټري زده کړې موډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د کمپیوټرونو ترسره کولو ته اجازه ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول
د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API د متن ډیټا مؤثره نښه کولو ته اجازه ورکوي، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو کې یو مهم ګام. کله چې په TensorFlow Keras کې د Tokenizer مثال تنظیم کړئ، یو له پیرامیټرونو څخه چې ټاکل کیدی شي د `num_words` پیرامیټر دی، کوم چې د فریکونسۍ پراساس د ساتلو لپاره د کلمو اعظمي شمیر مشخص کوي