Kas ir TensorBoard?
TensorBoard ir spēcīgs vizualizācijas rīks mašīnmācības jomā, kas parasti tiek saistīts ar TensorFlow, Google atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēku. Tas ir izstrādāts, lai palīdzētu lietotājiem izprast, atkļūdot un optimizēt mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju, nodrošinot vizualizācijas rīku komplektu. TensorBoard ļauj lietotājiem vizualizēt dažādus viņu aspektus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kas ir TensorFlow?
TensorFlow ir Google izstrādāta atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēka, kas tiek plaši izmantota mākslīgā intelekta jomā. Tas ir izstrādāts, lai ļautu pētniekiem un izstrādātājiem efektīvi izveidot un izvietot mašīnmācīšanās modeļus. TensorFlow ir īpaši pazīstams ar savu elastību, mērogojamību un lietošanas vienkāršību, padarot to par populāru izvēli abiem.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kas ir klasifikators?
Klasifikators mašīnmācības kontekstā ir modelis, kas ir apmācīts paredzēt noteiktā ievades datu punkta kategoriju vai klasi. Tas ir uzraudzītas mācīšanās pamatjēdziens, kurā algoritms mācās no marķētiem apmācības datiem, lai prognozētu neredzētus datus. Klasifikatori tiek plaši izmantoti dažādās lietojumprogrammās
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Vai dedzīgais režīms neļauj TensorFlow izkliedēt skaitļošanas funkcionalitāti?
Dedzīga izpilde programmā TensorFlow ir režīms, kas ļauj intuitīvāk un interaktīvāk izstrādāt mašīnmācīšanās modeļus. Tas ir īpaši izdevīgi modeļa izstrādes prototipēšanas un atkļūdošanas posmos. Programmā TensorFlow mērķtiecīga izpilde ir veids, kā nekavējoties izpildīt darbības, lai atgrieztu konkrētas vērtības, pretstatā tradicionālajai izpildei, kas balstīta uz grafiku, kur
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, TensorFlow dedzīgs režīms
Kā var sākt veidot AI modeļus pakalpojumā Google Cloud, lai bez servera varētu prognozēt mērogā?
Lai uzsāktu mākslīgā intelekta (AI) modeļu izveidi, izmantojot Google mākoņa mašīnmācīšanos, lai bezservera prognozēm plašā mērogā, ir jāievēro strukturēta pieeja, kas ietver vairākus galvenos soļus. Šīs darbības ietver izpratni par mašīnmācīšanās pamatiem, iepazīšanos ar Google Cloud AI pakalpojumiem, izstrādes vides iestatīšanu, sagatavošanu un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kāpēc sesijas ir noņemtas no TensorFlow 2.0 par labu dedzīgai izpildei?
TensorFlow 2.0 sesiju jēdziens ir noņemts par labu mērķtiecīgai izpildei, jo dedzīga izpilde ļauj nekavējoties novērtēt un vieglāk atkļūdot darbības, padarot procesu intuitīvāku un Pythonic. Šīs izmaiņas ir būtiskas izmaiņas tajā, kā TensorFlow darbojas un mijiedarbojas ar lietotājiem. Programmā TensorFlow 1.x sesijas tika izmantotas, lai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google rīki mašīnmācībai, Izrakstu drukāšana TensorFlow
Vai Google Vision API iespējo sejas atpazīšanu?
Google Cloud Vision API ir spēcīgs rīks, kas nodrošina dažādas attēlu analīzes iespējas, tostarp seju noteikšanu un atpazīšanu attēlos. Tomēr ir svarīgi precizēt atšķirību starp sejas noteikšanu un sejas atpazīšanu, lai risinātu šo jautājumu. Sejas noteikšana, kas pazīstama arī kā sejas noteikšana, ir process
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Izpratne par attēliem, Seju noteikšana
Kā ieviest AI modeli, kas veic mašīnmācīšanos?
Lai ieviestu AI modeli, kas veic mašīnmācīšanās uzdevumus, ir jāsaprot mašīnmācībā iesaistītie pamatjēdzieni un procesi. Mašīnmācība (ML) ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa, kas ļauj sistēmām mācīties un uzlabot pieredzi bez īpaši programmēšanas. Google Cloud Machine Learning nodrošina platformu un rīkus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Ja kāds vēlas atpazīt krāsu attēlus konvolucionālajā neironu tīklā, vai, atpazīstot pelēkās skalas attēlus, ir jāpievieno cita dimensija?
Strādājot ar konvolucionālajiem neironu tīkliem (CNN) attēlu atpazīšanas jomā, ir svarīgi saprast krāsu attēlu ietekmi uz pelēktoņu attēliem. Padziļinātas mācīšanās kontekstā, izmantojot Python un PyTorch, atšķirība starp šiem diviem attēlu veidiem ir to rīcībā esošo kanālu skaitā. Krāsu attēli, parasti
Vai aktivizācijas funkciju var uzskatīt par tādu, kas imitē neironu smadzenēs, vai nu iedegas, vai ne?
Aktivizācijas funkcijām ir izšķiroša nozīme mākslīgajos neironu tīklos, kas kalpo kā galvenais elements, nosakot, vai neirons ir jāaktivizē vai nē. Aktivizācijas funkciju jēdzienu patiešām var pielīdzināt neironu iedarbināšanai cilvēka smadzenēs. Tāpat kā neirons smadzenēs aizdegas vai paliek neaktīvs
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch