როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
იმისათვის, რომ გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა, რათა ავტომატურად მივიღოთ შესაბამისი ღერძები სიტყვების წარმოდგენის ვექტორებად ვიზუალიზაციისთვის, ჩვენ უნდა ჩავუღრმავდეთ სიტყვების ჩაშენების ფუნდამენტურ ცნებებს და მათ გამოყენებას ნერვულ ქსელებში. სიტყვების ჩაშენება არის სიტყვების მკვრივი ვექტორული წარმოდგენები უწყვეტ ვექტორულ სივრცეში, რომელიც აღწერს სიტყვებს შორის სემანტიკურ ურთიერთობებს. ეს ჩაშენებები არის
რა არის TensorBoard?
TensorBoard არის ძლიერი ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტი მანქანური სწავლების სფეროში, რომელიც ჩვეულებრივ ასოცირდება TensorFlow-თან, Google-ის ღია კოდის მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკასთან. ის შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს მომხმარებლებს მანქანური სწავლების მოდელების გაგებაში, გამართვას და ოპტიმიზაციაში ვიზუალიზაციის ხელსაწყოების კომპლექტის მიწოდებით. TensorBoard მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს წარმოიდგინონ მათი სხვადასხვა ასპექტები
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით
რა არის რამდენიმე ტექნიკა ღრმა სწავლის მოდელის მიერ გაკეთებული პროგნოზების ინტერპრეტაციისთვის?
ღრმა სწავლის მოდელის მიერ გაკეთებული პროგნოზების ინტერპრეტაცია მისი ქცევის გააზრებისა და მოდელის მიერ ნასწავლი ძირითადი შაბლონების შესახებ ინფორმაციის მოპოვების არსებითი ასპექტია. ხელოვნური ინტელექტის ამ სფეროში რამდენიმე ტექნიკა შეიძლება გამოვიყენოთ პროგნოზების ინტერპრეტაციისა და მოდელის გადაწყვეტილების მიღების პროცესის გაგების გასაუმჯობესებლად. ერთი ხშირად გამოყენებული
როგორ შეგვიძლია გამოვსახოთ გაწვრთნილი მოდელის სიზუსტე და დანაკარგის მნიშვნელობები?
ღრმა სწავლის სფეროში გაწვრთნილი მოდელის სიზუსტისა და დანაკარგის მნიშვნელობების გრაფიკის შესაქმნელად, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ Python-სა და PyTorch-ში არსებული სხვადასხვა ტექნიკა და ხელსაწყოები. სიზუსტისა და ზარალის მნიშვნელობების მონიტორინგი გადამწყვეტია ჩვენი მოდელის მუშაობის შესაფასებლად და მისი მომზადებისა და ოპტიმიზაციის შესახებ ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად. Ამაში
როგორ ეხმარება TensorBoard სხვადასხვა მოდელების მუშაობის ვიზუალიზაციასა და შედარებაში?
TensorBoard არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც მნიშვნელოვნად უწყობს ხელს სხვადასხვა მოდელების ვიზუალიზაციას და შედარებას ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად ღრმა სწავლის სფეროში Python-ის, TensorFlow-ისა და Keras-ის გამოყენებით. ის უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ და ინტუიციურ ინტერფეისს ტრენინგისა და შეფასების დროს ნერვული ქსელების ქცევის ანალიზისა და გაგებისთვის.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPTFK ღრმა სწავლა Python, TensorFlow და Keras– ით, TensorBoard, ოპტიმიზაცია TensorBoard- ით, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შევცვალოთ კოდი, რათა გამოსახულიყო ზომის შეცვლადი სურათები ბადის ფორმატში?
კოდის შესაცვლელად, რათა გამოჩნდეს ზომის შეცვლა სურათების ქსელის ფორმატში, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ matplotlib ბიბლიოთეკა Python-ში. Matplotlib არის ფართოდ გამოყენებული შეთქმულების ბიბლიოთეკა, რომელიც უზრუნველყოფს მრავალფეროვან ფუნქციას ვიზუალიზაციის შესაქმნელად. პირველ რიგში, ჩვენ უნდა შემოვიტანოთ საჭირო ბიბლიოთეკები. TensorFlow-ის გარდა, ჩვენ შემოვიტანთ
რა არის სურათების ვიზუალიზაცია და მათი კლასიფიკაცია კონვოლუციური ნერვული ქსელის გამოყენებით ძაღლების და კატების იდენტიფიკაციის კონტექსტში?
სურათების და მათი კლასიფიკაციის ვიზუალიზაცია კონვოლუციური ნერვული ქსელის გამოყენებით ძაღლების და კატების იდენტიფიკაციის კონტექსტში ემსახურება რამდენიმე მნიშვნელოვან მიზანს. ეს პროცესი არა მხოლოდ ხელს უწყობს ქსელის შიდა ფუნქციონირების გაგებას, არამედ ხელს უწყობს მისი მუშაობის შეფასებას, პოტენციური საკითხების იდენტიფიცირებას და ნასწავლი წარმოდგენების შესახებ ინფორმაციის მოპოვებას. Ერთ - ერთი
რა როლი ითამაშა TensorFlow-მა დანიელის პროექტში MBARI-ს მეცნიერებთან?
TensorFlow-მა გადამწყვეტი როლი ითამაშა დანიელის პროექტში MBARI-ის მეცნიერებთან ერთად, მძლავრი და მრავალმხრივი პლატფორმის მიწოდებით ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავებისა და დანერგვისთვის. TensorFlow, ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ, მნიშვნელოვანი პოპულარობა მოიპოვა AI საზოგადოებაში ფუნქციების ფართო სპექტრისა და გამოყენების სიმარტივის გამო.
როგორ გვაძლევს ბლოხის სფეროს წარმოდგენა საშუალებას წარმოვიდგინოთ კუბიტის მდგომარეობა სამგანზომილებიან სივრცეში?
ბლოხის სფეროს წარმოდგენა არის ძლიერი ინსტრუმენტი კვანტური ინფორმაციის თეორიაში, რომელიც საშუალებას გვაძლევს წარმოვიდგინოთ კუბიტის მდგომარეობა სამგანზომილებიან სივრცეში. ის უზრუნველყოფს კუბიტის მდგომარეობის გეომეტრიულ გამოსახულებას, რომელიც წარმოადგენს კვანტური ინფორმაციის ფუნდამენტურ ერთეულს. ბლოხის სფეროს შვეიცარიელი ფიზიკოსის ფელიქს ბლოხის სახელი ეწოდა.
- გამოქვეყნებულია კვანტური ინფორმაცია, EITC/QI/QIF კვანტური ინფორმაციის საფუძვლები, შესავალი ტრიალზე, ბლოკის სფერო, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის Cloud Datalab და რა არის მისი ძირითადი მახასიათებლები?
Cloud Datalab არის Google Cloud Platform (GCP) მიერ მოწოდებული მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააანალიზონ მონაცემთა დიდი ნაკრები ერთობლივად და ინტერაქტიული გზით. ის აერთიანებს Jupyter-ის ნოუთბუქების მოქნილობას GCP-ის მასშტაბურობასა და მარტივად გამოყენებასთან. Cloud Datalab გთავაზობთ ფუნქციების ფართო სპექტრს, რაც მას იდეალურ არჩევანს აქცევს
- 1
- 2