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 TensorFlow?
TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც ფართოდ გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ის შექმნილია იმისთვის, რომ მკვლევარებსა და დეველოპერებს საშუალება მისცეს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები ეფექტურად. TensorFlow განსაკუთრებით ცნობილია თავისი მოქნილობით, მასშტაბურობით და მარტივად გამოყენებისთვის, რაც მას პოპულარულ არჩევანს ხდის ორივესთვის.
რა არის კლასიფიკატორი?
კლასიფიკატორი მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში არის მოდელი, რომელიც მომზადებულია მოცემული შეყვანის მონაცემთა წერტილის კატეგორიის ან კლასის პროგნოზირებისთვის. ეს არის ფუნდამენტური კონცეფცია ზედამხედველობით სწავლაში, სადაც ალგორითმი სწავლობს ეტიკეტირებული ტრენინგის მონაცემებიდან, რათა გააკეთოს წინასწარმეტყველება უხილავ მონაცემებზე. კლასიფიკატორები ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა პროგრამებში
ხელს უშლის თუ არა მონდომების რეჟიმი TensorFlow-ის განაწილებულ გამოთვლით ფუნქციას?
TensorFlow-ში მონდომებული შესრულება არის რეჟიმი, რომელიც საშუალებას იძლევა უფრო ინტუიციური და ინტერაქტიული განავითაროს მანქანათმცოდნეობის მოდელები. ეს განსაკუთრებით მომგებიანია მოდელის განვითარების პროტოტიპირებისა და გამართვის ეტაპებზე. TensorFlow-ში, სურვილისამებრ შესრულება არის ოპერაციების დაუყოვნებელი შესრულების საშუალება კონკრეტული მნიშვნელობების დასაბრუნებლად, განსხვავებით ტრადიციული გრაფიკზე დაფუძნებული შესრულებისგან, სადაც
როგორ შეიძლება დაიწყოს AI მოდელების შექმნა Google Cloud-ში სერვერის გარეშე პროგნოზირებისთვის მასშტაბური?
იმისათვის, რომ დაიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელების შექმნის გზა, Google Cloud Machine Learning-ის გამოყენებით, სერვერის გარეშე პროგნოზირებისთვის, თქვენ უნდა დაიცვას სტრუქტურირებული მიდგომა, რომელიც მოიცავს რამდენიმე საკვანძო საფეხურს. ეს ნაბიჯები მოიცავს მანქანური სწავლის საფუძვლების გააზრებას, Google Cloud-ის AI სერვისების გაცნობას, განვითარების გარემოს შექმნას, მომზადებას და
რატომ ამოიღეს სესიები TensorFlow 2.0-დან მონდომებული შესრულების სასარგებლოდ?
TensorFlow 2.0-ში სესიების კონცეფცია ამოღებულია მონდომებული შესრულების სასარგებლოდ, რადგან მონდომებული შესრულება საშუალებას იძლევა დაუყოვნებელი შეფასება და ოპერაციების მარტივი გამართვა, რაც პროცესს უფრო ინტუიციურს და პითონურს ხდის. ეს ცვლილება წარმოადგენს მნიშვნელოვან ცვლილებას, თუ როგორ მუშაობს TensorFlow და ურთიერთქმედებს მომხმარებლებთან. TensorFlow 1.x-ში გამოყენებული იყო სესიები
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google ინსტრუმენტები მანქანური სწავლებისთვის, განცხადებების ბეჭდვა TensorFlow- ში
ჩართავს თუ არა Google Vision API სახის ამოცნობას?
Google Cloud Vision API არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც უზრუნველყოფს სურათების ანალიზის სხვადასხვა შესაძლებლობებს, მათ შორის სურათებში სახეების ამოცნობას და ამოცნობას. თუმცა, აუცილებელია განვმარტოთ განსხვავება სახის ამოცნობასა და სახის ამოცნობას შორის, რათა გადაწყვიტოთ საკითხი. სახის ამოცნობა, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც სახის ამოცნობა, არის პროცესი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, სურათების გაგება, სახეების გამოვლენა
როგორ ხდება AI მოდელის დანერგვა, რომელიც ახორციელებს მანქანურ სწავლებას?
ხელოვნური ინტელექტის მოდელის განსახორციელებლად, რომელიც ასრულებს მანქანათმცოდნეობის ამოცანებს, უნდა გვესმოდეს მანქანური სწავლების ძირითადი ცნებები და პროცესები. მანქანური სწავლება (ML) არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) ქვეჯგუფი, რომელიც საშუალებას აძლევს სისტემებს ისწავლონ და გაუმჯობესდნენ გამოცდილებიდან მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. Google Cloud Machine Learning გთავაზობთ პლატფორმას და ინსტრუმენტებს
თუ ვინმეს სურს ამოიცნოს ფერადი გამოსახულება კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, უნდა დაამატოთ სხვა განზომილება რუხი მასშტაბის სურათების ამოცნობისას?
კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებთან (CNN) გამოსახულების ამოცნობის სფეროში მუშაობისას, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს ფერადი გამოსახულების მნიშვნელობა ნაცრისფერი მასშტაბის გამოსახულებების წინააღმდეგ. Python-თან და PyTorch-თან ღრმა სწავლების კონტექსტში, განსხვავება ამ ორი ტიპის სურათს შორის მდგომარეობს მათ მიერ არხების რაოდენობაში. ფერადი სურათები, ჩვეულებრივ
შეიძლება თუ არა ჩაითვალოს აქტივაციის ფუნქცია თავის ტვინში ნეირონის მიბაძვით სროლით თუ არა?
აქტივაციის ფუნქციები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებში, რაც მთავარი ელემენტია იმის დასადგენად, უნდა გააქტიურდეს თუ არა ნეირონი. აქტივაციის ფუნქციების კონცეფცია მართლაც შეიძლება შევადაროთ ადამიანის ტვინში ნეირონების გასროლას. ისევე, როგორც თავის ტვინში არსებული ნეირონი იფეთქებს ან რჩება არააქტიური საფუძველზე