TF түгээлт байхгүй тохиолдолд асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python-ийн аль хувилбар нь TensorFlow-ийг суулгахад илүү дээр вэ?
TensorFlow суулгах, ялангуяа энгийн, энгийн тооцоологч ашиглах Python-ийн оновчтой хувилбарыг авч үзэхдээ жигд ажиллагааг хангах, боломжгүй TensorFlow түгээлтүүдтэй холбоотой болзошгүй асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python хувилбарыг TensorFlow-ийн нийцтэй байдлын шаардлагад нийцүүлэх нь чухал юм. Python хувилбарыг сонгох нь олон хүмүүсийн адил TensorFlow-аас хойш чухал юм
TensorFlow-ийн өндөр түвшний API гэж юу вэ?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан хүчирхэг нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг бий болгох, ашиглах боломжийг олгодог өргөн хүрээний хэрэгсэл, API-уудыг өгдөг. TensorFlow нь доод түвшний болон өндөр түвшний API-г санал болгодог бөгөөд тус бүр нь хийсвэрлэл, нарийн төвөгтэй байдлын өөр өөр түвшинд нийцдэг. Өндөр түвшний API-ийн тухай ярихад TensorFlow
Python дээр Jupyter-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг хэрхэн ачаалж, тооцоологчдыг харуулахад ашиглах вэ?
TensorFlow өгөгдлийн багц (TFDS) нь TensorFlow-тэй ашиглахад бэлэн өгөгдлийн багцуудын цуглуулга бөгөөд машин сургалтын даалгавруудад зориулсан төрөл бүрийн өгөгдлийн багцад хандах, удирдахад тохиромжтой арга юм. Нөгөө талаас тооцоологч нь машин сургалтын загварыг бий болгох үйл явцыг хялбаршуулдаг өндөр түвшний TensorFlow API юм. Python ашиглан Jupyter-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг ачаалж үзүүлээрэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Алдагдлын функцийн алгоритм гэж юу вэ?
Алдагдлын функциональ алгоритм нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчдыг ашиглан загварыг тооцоолоход чухал бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Энэ домэйнд алдагдлын функциональ алгоритм нь загварын таамагласан утгууд болон загварт ажиглагдсан бодит утгуудын хоорондын зөрүүг хэмжих хэрэгсэл болдог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Тооцоогчид юу вэ?
Үнэлгээчид нь ажиглагдсан өгөгдөл дээр үндэслэн үл мэдэгдэх параметр эсвэл функцийг тооцоолох үүрэгтэй тул машин сургалтын салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд тооцоологчдыг загварыг сургах, таамаглал гаргахад ашигладаг. Энэ хариултанд бид тооцоологчдын тухай ойлголтыг авч үзэх бөгөөд тэдгээрийн зорилгыг тайлбарлах болно.
Model_to_estimator функцийн зорилго юу вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон машин сургалтын техникийг сайжруулах хүрээнд загвар_to_estimator функц нь чухал зорилготой юм. Энэ функц нь Keras API-г ашиглан бүтээгдсэн загваруудыг TensorFlow Estimator системд саадгүй нэгтгэх боломжийг олгодог. Керасын загварыг хувиргаснаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасыг тооцоологчидтой хамт өргөжүүлэх, Шалгалтын тойм
Бид Google Cloud Machine Learning дээр тооцоологч ашиглан хэрхэн таамаглал дэвшүүлэх вэ, хувцасны зургийг ангилахад ямар бэрхшээл тулгардаг вэ?
Google Cloud Machine Learning дээр машин сургалтын загвар бүтээх, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг өндөр түвшний API-ууд болох тооцоологч ашиглан таамаглал дэвшүүлж болно. Тооцоологч нь сургалт, үнэлгээ, таамаглал хийх интерфейсээр хангадаг бөгөөд энэ нь хүчирхэг, өргөтгөх боломжтой машин сургалтын шийдлүүдийг боловсруулахад хялбар болгодог. Google Cloud Machine дахь тооцоологч ашиглан таамаглал гаргах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Машинд суралцах нь загвар өмсөгчдийн хэрэглээний тохиолдол юм, Шалгалтын тойм
TensorFlow дахь тооцоологчдын хүрээ нь шугаман загварыг гүн мэдрэлийн сүлжээнд хөрвүүлэх үйл явцыг хэрхэн хялбаршуулдаг вэ?
TensorFlow дахь тооцоологчдын хүрээ нь шугаман загварыг гүн мэдрэлийн сүлжээнд хөрвүүлэх үйл явцыг ихээхэн хялбаршуулдаг. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын тогтолцоо бөгөөд хэрэглэгчдэд гүн мэдрэлийн сүлжээ зэрэг янз бүрийн төрлийн машин сургалтын загваруудыг бүтээх, сургах боломжийг олгодог. Үнэлгээчид нь өндөр түвшний TensorFlow API юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид, Шалгалтын тойм