Kio estas TensorBoard?
TensorBoard estas potenca bildiga ilo en la kampo de maŝinlernado, kiu estas ofte asociita kun TensorFlow, la malfermfonta maŝinlernada biblioteko de Google. Ĝi estas desegnita por helpi uzantojn kompreni, sencimigi kaj optimumigi la agadon de maŝinlernado-modeloj provizante serion de bildigaj iloj. TensorBoard permesas al uzantoj bildigi diversajn aspektojn de ilia
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kio estas TensorFlow?
TensorFlow estas malfermfonta maŝinlernada biblioteko evoluigita de Guglo kiu estas vaste uzata en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĝi estas dizajnita por permesi al esploristoj kaj programistoj konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn efike. TensorFlow estas precipe konata pro sia fleksebleco, skaleblo kaj facileco de uzo, igante ĝin populara elekto por ambaŭ.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kio estas klasigilo?
Klasigilo en la kunteksto de maŝinlernado estas modelo kiu estas trejnita por antaŭdiri la kategorion aŭ klason de antaŭfiksita eniga datenpunkto. Ĝi estas fundamenta koncepto en kontrolita lernado, kie la algoritmo lernas de etikeditaj trejnaj datumoj por fari prognozojn pri neviditaj datumoj. Klasifikiloj estas vaste uzitaj en diversaj aplikoj
Ĉu avida reĝimo malhelpas la distribuitan komputikan funkcion de TensorFlow?
Avida ekzekuto en TensorFlow estas reĝimo kiu permesas pli intuician kaj interagan evoluon de maŝinlernado-modeloj. Ĝi estas precipe utila dum la prototipaj kaj sencimigaj stadioj de modelevoluo. En TensorFlow, avida ekzekuto estas maniero efektivigi operaciojn tuj por resendi konkretajn valorojn, kontraste al la tradicia grafe-bazita ekzekuto kie
Kiel oni povas komenci fari AI-modelojn en Google Cloud por senservilaj prognozoj ĉe skalo?
Por komenci la vojaĝon krei modelojn de artefarita inteligenteco (AI) uzante Google Cloud Machine Learning por senservilaj antaŭdiroj ĉe skalo, oni devas sekvi strukturitan aliron, kiu ampleksas plurajn ŝlosilajn paŝojn. Ĉi tiuj paŝoj implicas kompreni la bazojn de maŝina lernado, konatiĝi kun la AI-servoj de Google Cloud, starigi evolumedion, prepari kaj
Kial sesioj estis forigitaj de la TensorFlow 2.0 favore al avida ekzekuto?
En TensorFlow 2.0, la koncepto de sesioj estis forigita en favoro de avida ekzekuto, ĉar avida ekzekuto permesas tujan taksadon kaj pli facilan sencimigon de operacioj, igante la procezon pli intuicia kaj Pythonic. Ĉi tiu ŝanĝo reprezentas signifan ŝanĝon en kiel TensorFlow funkcias kaj interagas kun uzantoj. En TensorFlow 1.x, sesioj kutimis
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Guglaj iloj por Maŝinlernado, Presantaj deklaroj en TensorFlow
Ĉu Google Vision API ebligas vizaĝan rekonon?
La Google Cloud Vision API estas potenca ilo, kiu provizas diversajn bildanalizajn kapablojn, inkluzive de detekto kaj rekono de vizaĝoj en bildoj. Tamen, estas esence klarigi la distingon inter vizaĝdetekto kaj vizaĝrekono por trakti la demandon. Vizaĝa detekto, ankaŭ konata kiel vizaĝa detekto, estas la procezo de
- eldonita en Artefarita inteligento, API de Google Vision EITC/AI/GVAPI, Komprenante bildojn, Detektante vizaĝojn
Kiel oni efektivigas AI-modelon, kiu faras maŝinlernadon?
Por efektivigi AI-modelon kiu plenumas maŝinlernajn taskojn, oni devas kompreni la fundamentajn konceptojn kaj procezojn implikitajn en la maŝinlernado. Maŝinlernado (ML) estas subaro de artefarita inteligenteco (AI) kiu ebligas al sistemoj lerni kaj pliboniĝi de sperto sen esti eksplicite programita. Google Cloud Machine Learning disponigas platformon kaj ilojn
Se oni volas rekoni kolorbildojn sur konvolucia neŭrala reto, ĉu oni devas aldoni alian dimension de kiam oni rekonas grizskalajn bildojn?
Kiam vi laboras kun konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN) en la sfero de bildrekono, estas esence kompreni la implicojn de kolorbildoj kontraŭ grizskalaj bildoj. En la kunteksto de profunda lernado kun Python kaj PyTorch, la distingo inter ĉi tiuj du specoj de bildoj kuŝas en la nombro da kanaloj kiujn ili posedas. Koloraj bildoj, kutime
Ĉu la aktiviga funkcio povas esti konsiderata imiti neŭronon en la cerbo aŭ per pafo aŭ ne?
Aktivigaj funkcioj ludas decidan rolon en artefaritaj neŭralaj retoj, funkciante kiel ŝlosila elemento por determini ĉu neŭrono devus esti aktivigita aŭ ne. La koncepto de aktivigaj funkcioj ja povas esti komparita kun la pafo de neŭronoj en la homa cerbo. Same kiel neŭrono en la cerbo pafas aŭ restas neaktiva bazita
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Enkonduko, Enkonduko al profunda lernado kun Python kaj Pytorch