TensorBoard бол загварыг дүрслэн харуулахад хамгийн их санал болгож буй хэрэгсэл мөн үү?
TensorBoard нь машин сургалтын хүрээнд загварыг дүрслэн харуулах хэрэгсэл болгон өргөнөөр санал болгодог. Google-ийн хөгжүүлсэн нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow-ийн хүрээнд түүний алдар нэр онцгой юм. TensorBoard нь сургалтын үйл явц, машин сургалтын гүйцэтгэлийн талаар ойлголт өгөх зорилготой вэб програмуудын иж бүрдэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
SVM-ийн хэрэгжилтэд "визуал" аргын зорилго юу вэ, энэ нь загварын гүйцэтгэлийг ойлгоход хэрхэн тусалдаг вэ?
Дэмжлэгийн вектор машин (SVM)-ийн хэрэгжилт дэх "визуал" арга нь үндсэндээ загварыг тайлбарлах чадвар, гүйцэтгэлийн үнэлгээний эргэн тойронд эргэлддэг хэд хэдэн чухал зорилгоор үйлчилдэг. SVM загварын гүйцэтгэл, зан төлөвийг ойлгох нь түүнийг байршуулах болон боломжит сайжруулалтын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад зайлшгүй шаардлагатай. "Дүрслэх" аргын үндсэн зорилго нь a
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, SVM-ийг эхнээс нь хийж дуусгах, Шалгалтын тойм
Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор суулгасан давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглахыг авч үзэх хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр суулгацыг сурсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
TensorBoard гэж юу вэ?
TensorBoard нь Google-ийн нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан болох TensorFlow-тай ихэвчлэн холбоотой байдаг машин сургалтын талбарт хүчирхэг дүрслэх хэрэгсэл юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд машин сургалтын загваруудыг ойлгох, дибаг хийх, гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход туслах зорилготой юм. TensorBoard нь хэрэглэгчид өөрсдийнхөө янз бүрийн талыг дүрслэн харуулах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах ямар арга техник байдаг вэ?
Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах нь түүний зан төлөвийг ойлгох, тухайн загварт суралцсан үндсэн хэв маягийн талаар ойлголттой болох чухал тал юм. Хиймэл оюун ухааны энэ салбарт таамаглалыг тайлбарлах, загварын шийдвэр гаргах үйл явцын талаарх бидний ойлголтыг сайжруулах хэд хэдэн арга техникийг ашиглаж болно. Түгээмэл хэрэглэгддэг нэг
Бид бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал ба алдагдлын утгыг хэрхэн графикаар зурах вэ?
Гүнзгий сургалтын талбарт бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал, алдагдлын утгыг графикаар зурахын тулд бид Python болон PyTorch-д байдаг янз бүрийн техник, хэрэгслийг ашиглаж болно. Нарийвчлал, алдагдлын утгыг хянах нь манай загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх, түүнийг сургах, оновчтой болгох талаар үндэслэлтэй шийдвэр гаргахад чухал ач холбогдолтой. Үүнд
TensorBoard нь янз бүрийн загваруудын гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулах, харьцуулахад хэрхэн тусалдаг вэ?
TensorBoard нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцах чиглэлээр янз бүрийн загваруудын гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулах, харьцуулахад маш их тусалдаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь сургалт, үнэлгээний явцад мэдрэлийн сүлжээнүүдийн үйл ажиллагаанд дүн шинжилгээ хийх, ойлгоход зориулсан цогц бөгөөд ойлгомжтой интерфейсээр хангадаг.
Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулахын тулд бид кодыг хэрхэн өөрчлөх вэ?
Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулах кодыг өөрчлөхийн тулд бид Python дахь matplotlib номын санг ашиглаж болно. Matplotlib бол дүрслэл үүсгэх олон төрлийн функцээр хангадаг өргөн хэрэглэгддэг график номын сан юм. Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. TensorFlow-аас гадна бид импортлох болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Дүрслэл, Шалгалтын тойм
Муур, нохой хоёрыг нугалсан мэдрэлийн сүлжээ ашиглан тодорхойлох хүрээнд зураг, тэдгээрийн ангиллыг дүрслэн харуулахын зорилго юу вэ?
Муур болон нохойг тодорхойлохын тулд зураг, тэдгээрийн ангилалыг дүрслэн харуулах нь мэдрэлийн сүлжээг ашиглан хэд хэдэн чухал зорилготой. Энэ үйл явц нь сүлжээний дотоод үйл ажиллагааг ойлгоход тусалдаг төдийгүй түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, сурсан дүрслэлийн талаархи ойлголтыг олж авахад тусалдаг. Нэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
MBARI-ийн эрдэмтэдтэй хийсэн Даниелын төсөлд TensorFlow ямар үүрэг гүйцэтгэсэн бэ?
TensorFlow нь хиймэл оюун ухааны загваруудыг хөгжүүлэх, хэрэгжүүлэх хүчирхэг, олон талт платформоор хангаснаар MBARI-ийн эрдэмтэдтэй хамтран Даниэлийн төсөлд чухал үүрэг гүйцэтгэсэн. Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow нь өргөн хүрээний функцууд, ашиглахад хялбар байдгаараа хиймэл оюун ухааны нийгэмлэгт ихээхэн алдартай болсон.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Даниел ба дууны далай, Шалгалтын тойм
- 1
- 2