საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
TensorBoard და Matplotlib ორივე ძლიერი ინსტრუმენტია, რომელიც გამოიყენება PyTorch-ში განხორციელებული ღრმა სწავლების პროექტებში მონაცემების ვიზუალიზაციისთვის და მოდელის მუშაობისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ Matplotlib არის მრავალმხრივი შეთქმულების ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ტიპის გრაფიკებისა და სქემების შესაქმნელად, TensorBoard გთავაზობთ უფრო სპეციალიზებულ ფუნქციებს, რომლებიც სპეციალურად მორგებულია ღრმა სწავლის ამოცანებისთვის. ამ კონტექსტში,
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან
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 გამოვაჩინოთ ფილტვის სკანირების ნაჭრების პიქსელური მასივები matplotlib-ის გამოყენებით?
ფილტვების სკანირების ნაჭრების პიქსელური მასივების ჩვენებისთვის matplotlib-ის გამოყენებით, შეგვიძლია მივყვეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესს. Matplotlib არის ფართოდ გამოყენებული პითონის ბიბლიოთეკა მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის და ის უზრუნველყოფს სხვადასხვა ფუნქციებსა და ხელსაწყოებს მაღალი ხარისხის ნახაზებისა და სურათების შესაქმნელად. პირველ რიგში, ჩვენ უნდა შემოვიტანოთ საჭირო ბიბლიოთეკები. ჩვენ მოვახდენთ matplotlib ბიბლიოთეკის იმპორტს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელი Kaggle ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურენტუნარიანობით, ვიზუალურ, გამოცდის მიმოხილვა
რა ბიბლიოთეკები გვჭირდება იმპორტირებული კაგლის ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურსში ფილტვის სკანირების ვიზუალიზაციისთვის?
ფილტვის სკანირების ვიზუალიზაციისთვის Kaggle-ის ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურსში 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელის გამოყენებით TensorFlow-ით, ჩვენ გვჭირდება რამდენიმე ბიბლიოთეკის იმპორტი. ეს ბიბლიოთეკები უზრუნველყოფენ აუცილებელ ინსტრუმენტებსა და ფუნქციებს ფილტვების სკანირების მონაცემების ჩატვირთვის, წინასწარი დამუშავებისა და ვიზუალიზაციისთვის. 1. TensorFlow: TensorFlow არის პოპულარული ღრმა სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც უზრუნველყოფს ა
რა ბიბლიოთეკები იქნება გამოყენებული ამ სახელმძღვანელოში?
კაგლის კონკურსში ფილტვის კიბოს გამოვლენისთვის 3D კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებზე (CNN) ამ გაკვეთილში, ჩვენ გამოვიყენებთ რამდენიმე ბიბლიოთეკას. ეს ბიბლიოთეკები აუცილებელია ღრმა სწავლის მოდელების დანერგვისა და სამედიცინო გამოსახულების მონაცემებთან მუშაობისთვის. გამოყენებული იქნება შემდეგი ბიბლიოთეკები: 1. TensorFlow: TensorFlow არის პოპულარული ღია წყარო ღრმა სწავლების ჩარჩო, რომელიც შემუშავებულია.
რა არის საჭირო ბიბლიოთეკები ნულიდან SVM-ის შესაქმნელად Python-ის გამოყენებით?
ნულიდან პითონის გამოყენებით დამხმარე ვექტორული მანქანის (SVM) შესაქმნელად, არსებობს რამდენიმე საჭირო ბიბლიოთეკა, რომელთა გამოყენებაც შესაძლებელია. ეს ბიბლიოთეკები უზრუნველყოფენ საჭირო ფუნქციებს SVM ალგორითმის დანერგვისა და მანქანური სწავლების სხვადასხვა ამოცანების შესასრულებლად. ამ ამომწურავ პასუხში განვიხილავთ ძირითად ბიბლიოთეკებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას SVM-ის შესაქმნელად
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, დამხმარე ვექტორული მანქანა, შექმნა SVM ნულიდან, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ წარმოგიდგენიათ მონაცემები Python-ში matplotlib მოდულის გამოყენებით?
matplotlib მოდული Python-ში არის ძლიერი ინსტრუმენტი მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ის უზრუნველყოფს ფუნქციებისა და ფუნქციების ფართო სპექტრს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მაღალი ხარისხის ნახაზები და სქემები, რათა უკეთ გაიგონ და გააანალიზონ თავიანთი მონაცემები. ამ პასუხში მე აგიხსნით როგორ გამოვიყენოთ
როგორ შეგვიძლია ვიზუალურად წარმოვადგინოთ მონაცემების წერტილები სკატერში პითონის გამოყენებით?
ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში, მონაცემთა ვიზუალიზაცია გადამწყვეტი ნაბიჯია მონაცემთა ნაკრებში არსებული შაბლონებისა და ურთიერთობების გასაგებად. სკატერ ნახაზები ჩვეულებრივ გამოიყენება ორ ცვლადს შორის ურთიერთობის ვიზუალიზაციისთვის, სადაც თითოეული მონაცემთა წერტილი წარმოდგენილია მარკერით ნახაზზე. Python გთავაზობთ რამდენიმე ბიბლიოთეკას და ხელსაწყოს, რომელიც ქმნის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, პროგრამირების მანქანური სწავლება, საუკეთესო შესაფერის ფერდობზე დაპროგრამება, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის საჭირო ბიბლიოთეკები, რომლებიც უნდა იყოს დაინსტალირებული პითონში რეგრესიული ანალიზის შესასრულებლად?
პითონში რეგრესიის ანალიზის შესასრულებლად, არსებობს რამდენიმე საჭირო ბიბლიოთეკა, რომელიც უნდა იყოს დაინსტალირებული. ეს ბიბლიოთეკები უზრუნველყოფენ აუცილებელ ინსტრუმენტებსა და ფუნქციებს, რომლებიც საჭიროა რეგრესიული ანალიზის ამოცანების შესასრულებლად. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით პითონში გამოყენებულ საკვანძო ბიბლიოთეკებს რეგრესიის ანალიზისთვის და განვიხილავთ მათ ფუნქციონალურობასა და აპლიკაციებს. 1. NumPy: NumPy არის a
რა ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკას იყენებს Datalab და როგორ ეხმარება ის პროგრამირების ენებს შორის კორელაციების ვიზუალიზაციაში?
Datalab, ნოუთბუქზე დაფუძნებული მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც უზრუნველყოფილია Google Cloud-ის მიერ, გთავაზობთ მრავალფეროვან ფუნქციებს მონაცემთა ძიებისა და ანალიზისთვის. როდესაც საქმე ეხება პროგრამირების ენებს შორის კორელაციების ვიზუალიზაციას, Datalab იყენებს პოპულარულ ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკას, სახელად Matplotlib. Matplotlib არის ყოვლისმომცველი ბიბლიოთეკა პითონში, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სხვადასხვა ტიპის ნაკვეთები და დიაგრამები, მათ შორის
- 1
- 2