როგორ ჩატვირთოთ TensorFlow მონაცემთა ნაკრები Google Colaboratory-ში?
TensorFlow მონაცემთა ნაკრების Google Colaboratory-ში ჩასატვირთად შეგიძლიათ მიჰყვეთ ქვემოთ მოცემულ ნაბიჯებს. TensorFlow Datasets არის მონაცემთა ნაკრები, რომელიც მზად არის TensorFlow-თან გამოსაყენებლად. ის უზრუნველყოფს მონაცემთა ნაკრების მრავალფეროვნებას, რაც მას ხელსაყრელს ხდის მანქანური სწავლების ამოცანების შესრულებას. Google Colaboratory, ასევე ცნობილი როგორც Colab, არის Google-ის მიერ მოწოდებული უფასო ღრუბლოვანი სერვისი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
სად შეიძლება იპოვოთ მაგალითში გამოყენებული ირისის მონაცემთა ნაკრები?
მაგალითში გამოყენებული Iris მონაცემთა ნაკრების საპოვნელად, მასზე წვდომა შესაძლებელია UCI Machine Learning Repository-ის მეშვეობით. Iris მონაცემთა ნაკრები არის საყოველთაოდ გამოყენებული მონაცემთა ნაკრები მანქანური სწავლების სფეროში კლასიფიკაციის ამოცანების შესასრულებლად, განსაკუთრებით საგანმანათლებლო კონტექსტში მისი სიმარტივისა და ეფექტურობის გამო მანქანური სწავლების სხვადასხვა ალგორითმების დემონსტრირებაში. UCI მანქანა
რა არის ერთი ცხელი კოდირება?
ერთი ცხელი კოდირება არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მანქანურ სწავლასა და მონაცემთა დამუშავებაში, რათა წარმოადგინოს კატეგორიული ცვლადები, როგორც ბინარული ვექტორები. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა ალგორითმებთან მუშაობისას, რომლებსაც არ შეუძლიათ უშუალოდ კატეგორიული მონაცემების მართვა, როგორიცაა უბრალო და მარტივი შემფასებელი. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით ერთი ცხელი კოდირების კონცეფციას, მის დანიშნულებას და
როგორ დავაყენოთ TensorFlow?
TensorFlow არის პოპულარული ღია წყაროს ბიბლიოთეკა მანქანათმცოდნეობისთვის. მის დასაყენებლად ჯერ უნდა დააინსტალიროთ Python. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ Python-ისა და TensorFlow-ის სამაგალითო ინსტრუქციები ემსახურება მხოლოდ როგორც აბსტრაქტულ მითითებას უბრალო და მარტივ შემფასებლებზე. TensorFlow 2.x ვერსიის გამოყენების დეტალური ინსტრუქციები მოჰყვება შემდგომ მასალებში. თუ გნებავთ
სწორია w და b პარამეტრების განახლების პროცესს ვუწოდოთ მანქანათმცოდნეობის სასწავლო ეტაპი?
ტრენინგის საფეხური მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში გულისხმობს მოდელის პარამეტრების, კონკრეტულად კი წონის (w) და მიკერძოების (b) განახლების პროცესს ტრენინგის ფაზაში. ეს პარამეტრები გადამწყვეტია, რადგან ისინი განსაზღვრავენ მოდელის ქცევას და ეფექტურობას პროგნოზების გაკეთებისას. მაშასადამე, ნამდვილად სწორია ამის თქმა
რა არის ძირითადი განსხვავებები Iris მონაცემთა ბაზის ჩატვირთვასა და მომზადებაში Tensorflow 1 და Tensorflow 2 ვერსიებს შორის?
ირისის მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვისა და ტრენინგისთვის მოწოდებული ორიგინალური კოდი შექმნილია TensorFlow 1-ისთვის და შეიძლება არ იმუშაოს TensorFlow 2-თან. ეს შეუსაბამობა წარმოიქმნება TensorFlow-ის ამ უახლეს ვერსიაში შემოტანილი გარკვეული ცვლილებებისა და განახლებების გამო, რაც დეტალურად იქნება განხილული შემდგომში. თემები, რომლებიც უშუალოდ ეხება TensorFlow-ს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
როგორ ჩატვირთოთ TensorFlow Datasets Jupyter-ში Python-ში და გამოვიყენოთ ისინი შემფასებლების დემონსტრირებისთვის?
TensorFlow Datasets (TFDS) არის მონაცემთა ნაკრების კოლექცია, რომელიც მზად არის გამოსაყენებლად TensorFlow-თან, რაც უზრუნველყოფს მოსახერხებელ გზას მანქანური სწავლების ამოცანებისთვის სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრების წვდომისა და მანიპულაციისთვის. მეორეს მხრივ, ესტიმატორები არის მაღალი დონის TensorFlow API, რომლებიც ამარტივებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შექმნის პროცესს. TensorFlow მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვა იუპიტერში პითონის გამოყენებით და დემონსტრირება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
რა არის დაკარგვის ფუნქციის ალგორითმი?
დაკარგვის ფუნქციის ალგორითმი გადამწყვეტი კომპონენტია მანქანათმცოდნეობის სფეროში, განსაკუთრებით მოდელების შეფასების კონტექსტში მარტივი და მარტივი შემფასებლების გამოყენებით. ამ დომენში, დაკარგვის ფუნქციის ალგორითმი ემსახურება როგორც ინსტრუმენტის გასაზომად შეუსაბამობა მოდელის პროგნოზირებულ მნიშვნელობებსა და რეალურ მნიშვნელობებს შორის, რომლებიც დაფიქსირდა.
რა არის შემფასებელი ალგორითმი?
შემფასებელი ალგორითმი ფუნდამენტური კომპონენტია მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ის გადამწყვეტ როლს თამაშობს ტრენინგისა და პროგნოზირების პროცესებში შეყვანის მახასიათებლებსა და გამომავალ ეტიკეტებს შორის ურთიერთობების შეფასებით. Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, ესტიმატორები გამოიყენება მანქანური სწავლების მოდელების განვითარების გასამარტივებლად.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
რა არის შემფასებლები?
შემფასებლები თამაშობენ გადამწყვეტ როლს მანქანათმცოდნეობის სფეროში, რადგან ისინი პასუხისმგებელნი არიან უცნობი პარამეტრების ან ფუნქციების შეფასებაზე დაკვირვებულ მონაცემებზე დაყრდნობით. Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, შემფასებლები გამოიყენება მოდელების მოსამზადებლად და პროგნოზების გასაკეთებლად. ამ პასუხში ჩვენ ჩავუღრმავდებით შემფასებლების კონცეფციას და ავხსნით მათ
- 1
- 2