Wat is TensorBoard?
TensorBoard is 'n kragtige visualiseringsinstrument op die gebied van masjienleer wat algemeen geassosieer word met TensorFlow, Google se oopbron-masjienleerbiblioteek. Dit is ontwerp om gebruikers te help om die werkverrigting van masjienleermodelle te verstaan, te ontfout en te optimaliseer deur 'n reeks visualiseringsnutsmiddels te verskaf. TensorBoard stel gebruikers in staat om verskeie aspekte van hul te visualiseer
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal
Wat is TensorFlow?
TensorFlow is 'n oopbron-masjienleerbiblioteek wat deur Google ontwikkel is wat wyd gebruik word op die gebied van kunsmatige intelligensie. Dit is ontwerp om navorsers en ontwikkelaars in staat te stel om masjienleermodelle doeltreffend te bou en te ontplooi. TensorFlow is veral bekend vir sy buigsaamheid, skaalbaarheid en gebruiksgemak, wat dit 'n gewilde keuse maak vir beide
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal
Wat is klassifiseerder?
'n Klassifiseerder in die konteks van masjienleer is 'n model wat opgelei is om die kategorie of klas van 'n gegewe insetdatapunt te voorspel. Dit is 'n fundamentele konsep in leer onder toesig, waar die algoritme uit benoemde opleidingsdata leer om voorspellings oor onsigbare data te maak. Klassifiseerders word wyd gebruik in verskeie toepassings
Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
Gretig uitvoering in TensorFlow is 'n modus wat voorsiening maak vir meer intuïtiewe en interaktiewe ontwikkeling van masjienleermodelle. Dit is veral voordelig tydens die prototipering en ontfoutingstadiums van modelontwikkeling. In TensorFlow is gretige uitvoering 'n manier om bewerkings onmiddellik uit te voer om konkrete waardes terug te gee, in teenstelling met die tradisionele grafiek-gebaseerde uitvoering waar
Hoe kan 'n mens KI-modelle in Google Cloud begin maak vir bedienerlose voorspellings op skaal?
Om die reis te begin om kunsmatige intelligensie-modelle (KI) te skep deur Google Wolk-masjienleer te gebruik vir bedienerlose voorspellings op skaal, moet 'n mens 'n gestruktureerde benadering volg wat verskeie sleutelstappe insluit. Hierdie stappe behels die begrip van die basiese beginsels van masjienleer, om jouself vertroud te maak met Google Cloud se KI-dienste, die opstel van 'n ontwikkelingsomgewing, voorbereiding en
Waarom is sessies van TensorFlow 2.0 verwyder ten gunste van gretige uitvoering?
In TensorFlow 2.0 is die konsep van sessies verwyder ten gunste van gretige uitvoering, aangesien gretige uitvoering onmiddellike evaluering en makliker ontfouting van bedrywighede moontlik maak, wat die proses meer intuïtief en Pytonies maak. Hierdie verandering verteenwoordig 'n beduidende verskuiwing in hoe TensorFlow funksioneer en met gebruikers omgaan. In TensorFlow 1.x is sessies gebruik om
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google-gereedskap vir masjienleer, Uitsprake druk in TensorFlow
Aktiveer Google Vision API gesigsherkenning?
Die Google Cloud Vision API is 'n kragtige instrument wat verskeie beeldanalise-vermoëns bied, insluitend die opsporing en herkenning van gesigte binne beelde. Dit is egter noodsaaklik om die onderskeid tussen gesigsdetectie en gesigsherkenning duidelik te maak om die vraag aan te spreek. Gesigsopsporing, ook bekend as gesigopsporing, is die proses van
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Beelde verstaan, Gesigte opspoor
Hoe implementeer 'n mens 'n KI-model wat masjienleer doen?
Om 'n KI-model te implementeer wat masjienleertake uitvoer, moet 'n mens die fundamentele konsepte en prosesse wat by die masjienleer betrokke is, verstaan. Masjienleer (ML) is 'n subset van kunsmatige intelligensie (KI) wat stelsels in staat stel om uit ervaring te leer en te verbeter sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Google Cloud Machine Learning bied 'n platform en nutsgoed
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
As 'n mens kleurbeelde op 'n konvolusionele neurale netwerk wil herken, moet 'n mens nog 'n dimensie byvoeg vanaf wanneer jy grysskaalbeelde herken?
Wanneer daar met konvolusionele neurale netwerke (CNNs) op die gebied van beeldherkenning gewerk word, is dit noodsaaklik om die implikasies van kleurbeelde teenoor grysskaalbeelde te verstaan. In die konteks van diep leer met Python en PyTorch lê die onderskeid tussen hierdie twee tipe beelde in die aantal kanale wat hulle besit. Kleurbeelde, algemeen
Kan die aktiveringsfunksie beskou word om 'n neuron in die brein na te boots met óf afvuur óf nie?
Aktiveringsfunksies speel 'n deurslaggewende rol in kunsmatige neurale netwerke, wat as 'n sleutelelement dien om te bepaal of 'n neuron geaktiveer moet word of nie. Die konsep van aktiveringsfunksies kan inderdaad vergelyk word met die afvuur van neurone in die menslike brein. Net soos 'n neuron in die brein vuur of onaktief bly gebaseer
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Inleiding, Inleiding tot diep leer met Python en Pytorch