TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулахад ямар алхамууд багтдаг вэ?
TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулах нь хэд хэдэн үе шаттай. Энэ хариултанд бид үйл явцын талаар дэлгэрэнгүй, иж бүрэн тайлбар өгч, алхам бүрийн гол талуудыг онцлон харуулах болно. Алхам 1: Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах Эхний алхам бол өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах явдал юм. Үүнд ачааллыг багтаана
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
"process_data" функцийн параметрүүд юу вэ, тэдгээрийн анхдагч утгууд нь юу вэ?
Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдааны хүрээнд "процесс_өгөгдөл" функц нь гүн гүнзгий суралцах зорилгоор TensorFlow ашиглан 3D нугалсан мэдрэлийн сүлжээг сургах өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад чухал алхам юм. Энэ функц нь оролтын түүхий өгөгдлийг бэлтгэж, оруулах боломжтой тохиромжтой формат болгон хувиргах үүрэгтэй.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, Шалгалтын тойм
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
Kaggle цөм дэх өгөгдлийг үр дүнтэй боловсруулж, дүн шинжилгээ хийхэд шаардлагатай багцуудыг хэрхэн суулгах вэ?
Kaggle уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаантай 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг бий болгох зорилгоор Kaggle цөм дэх өгөгдлийг үр дүнтэй боловсруулж, дүн шинжилгээ хийхийн тулд тусгай багцуудыг суулгах шаардлагатай. Эдгээр багцууд нь өгөгдлийг унших, урьдчилан боловсруулах, дүн шинжилгээ хийхэд зайлшгүй шаардлагатай хэрэгсэл, функцээр хангадаг. Энэ хариултанд бид шаардлагатай зүйлийг хэлэлцэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Файлуудыг унших, Шалгалтын тойм
TensorFlow-тэй 3D эргэлддэг мэдрэлийн сүлжээг ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээний өгөгдөлтэй ажиллах эхний алхам юу вэ?
TensorFlow-тэй 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээний өгөгдөлтэй ажиллах эхний алхам нь өгөгдөл агуулсан файлуудыг унших явдал юм. Энэ алхам нь дараагийн урьдчилсан боловсруулалт болон загварын сургалтын даалгавруудын үндэс суурийг тавьдаг тул маш чухал юм. Файлуудыг уншихын тулд бид өгөгдлийн багцад хандах хэрэгтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Файлуудыг унших, Шалгалтын тойм
Kaggle уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд ямар үнэлгээний хэмжүүр ашигладаг вэ?
Kaggle-ийн уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд ашигладаг үнэлгээний хэмжүүр нь бүртгэлийн алдагдал хэмжигдэхүүн юм. Бүртгэлийн алдагдал буюу кросс энтропи алдагдал гэж нэрлэгддэг бөгөөд ангиллын даалгаварт ихэвчлэн хэрэглэгддэг үнэлгээний хэмжүүр юм. Энэ нь анги тус бүрийн урьдчилан таамагласан магадлалын логарифмыг тооцоолж, тэдгээрийг бүхэлд нь нэгтгэх замаар загварын гүйцэтгэлийг хэмждэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Оршил, Шалгалтын тойм
Kaggle дээр тэмцээний оноог хэрхэн авдаг вэ?
Kaggle дээрх тэмцээнүүдийг ихэвчлэн тэмцээн тус бүрээр тодорхойлсон үнэлгээний тодорхой хэмжүүр дээр үндэслэн оноодог. Эдгээр хэмжигдэхүүнүүд нь оролцогчдын загваруудын гүйцэтгэлийг хэмжих, тэмцээний тэргүүлэгчдийн самбар дээрх зэрэглэлийг тодорхойлох зорилготой юм. Уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle уралдааны хувьд 3D нугаламын мэдрэлийн системийг ашиглахад чиглэгддэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Оршил, Шалгалтын тойм
Kaggle дээрх цөм гэж юу вэ, тэдгээр нь хэрхэн тус болох вэ?
Kaggle дээрх цөмүүд нь хэрэглэгчид өөрсдийн ажил, ойлголт, туршлагаа Kaggle нийгэмлэгтэй хуваалцах боломжийг олгодог кодын дэвтэр юм. Эдгээр нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын чиглэлээр хамтран суралцах, мэдлэг солилцох платформ болж өгдөг. Цөмүүд нь Python, R, Julia зэрэг янз бүрийн програмчлалын хэлээр бичигдсэн байдаг бөгөөд тэд үүнийг хийх боломжтой
Нохой, муурыг тодорхойлох сүлжээний гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд Kaggle-д таамаглал дэвшүүлэх нь ямар ач холбогдолтой вэ?
Нохой, муурыг таних сүлжээний гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд Kaggle-д таамаг дэвшүүлэх нь Хиймэл оюун ухаан (AI) салбарт чухал ач холбогдолтой юм. Мэдээллийн шинжлэх ухааны уралдааны алдартай платформ болох Kaggle нь янз бүрийн загвар, алгоритмуудыг харьцуулах, харьцуулах онцгой боломжийг олгодог. Kaggle тэмцээнд оролцсоноор судлаачид, дадлагажигчид боломжтой
Лабораторийн хүрээнд NCAA болон Kaggle-тай Google Cloud-ийн түншлэл ямар ач холбогдолтой вэ?
Google Cloud, National Collegiate Athletic Association (NCAA) болон Kaggle-ийн хамтын ажиллагаа нь GCP лабораторийн хүрээнд, ялангуяа BigQuery-тэй NCAA-ийн өгөгдлийг судлахад чухал ач холбогдолтой юм. Энэхүү хамтын ажиллагаа нь Google Cloud-ийн үүлэн тооцоолол, NCAA-ийн баялаг мэдээллийн багц болон мэдээллийн шинжлэх ухааны тэмцээнд зориулсан Kaggle платформыг нэгтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP лабораторууд, NCAA-ийн өгөгдлийг BigQuery ашиглан судлах, Шалгалтын тойм
- 1
- 2