PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
TensorBoard болон Matplotlib хоёулаа PyTorch дээр хэрэгжсэн гүнзгий сургалтын төслүүдэд өгөгдөл болон загвар гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулахад ашигладаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Matplotlib нь янз бүрийн төрлийн график, диаграмм үүсгэхэд ашиглаж болох олон талт график номын сан боловч TensorBoard нь гүнзгий суралцах даалгавруудад тусгайлан зориулсан илүү тусгай функцуудыг санал болгодог. Энэ хүрээнд
Бид бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал ба алдагдлын утгыг хэрхэн графикаар зурах вэ?
Гүнзгий сургалтын талбарт бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал, алдагдлын утгыг графикаар гаргахын тулд бид Python болон PyTorch-д байдаг янз бүрийн техник, хэрэгслийг ашиглаж болно. Нарийвчлал ба алдагдлын утгыг хянах нь манай загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх, түүнийг сургах, оновчтой болгох талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад маш чухал юм. Энэ нь
Бид matplotlib ашиглан уушигны скан зүсмэлүүдийн пикселийн массивыг хэрхэн харуулах вэ?
Matplotlib ашиглан уушигны сканнерийн зүсмэлүүдийн пикселийн массивыг харуулахын тулд бид алхам алхмаар үйл явцыг дагаж болно. Matplotlib бол өгөгдлийг дүрслэн харуулахад өргөн хэрэглэгддэг Python номын сан бөгөөд өндөр чанартай зураглал, зураг үүсгэх төрөл бүрийн функц, хэрэгслээр хангадаг. Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. Бид matplotlib номын санг 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 уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд уушигны сканнерыг дүрслэн харуулахын тулд бид ямар номын санг импортлох шаардлагатай вэ?
TensorFlow-тай 3D эргэлддэг мэдрэлийн сүлжээг ашиглан Kaggle-ийн уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх уралдаанд уушигны сканнерыг дүрслэн харуулахын тулд бид хэд хэдэн номын санг импортлох шаардлагатай байна. Эдгээр сангууд нь уушгины сканнерын өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулах, дүрслэн харуулахад шаардлагатай хэрэгсэл, функцээр хангадаг. 1. TensorFlow: TensorFlow нь гүнзгий сургалтын алдартай номын сан бөгөөд дараах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем, Дүрслэл, Шалгалтын тойм
Энэ зааварт ямар номын санг ашиглах вэ?
Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэхэд зориулсан 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээ (CNN)-ийн талаарх энэхүү зааварт бид хэд хэдэн номын санг ашиглах болно. Эдгээр номын сангууд нь гүнзгий суралцах загваруудыг хэрэгжүүлэх, эмнэлгийн дүрслэлийн өгөгдөлтэй ажиллахад зайлшгүй шаардлагатай. Дараах номын сангуудыг ашиглана: 1. TensorFlow: TensorFlow нь нээлттэй эхийн гүн гүнзгий суралцах түгээмэл программ юм.
Python ашиглан эхнээс нь SVM үүсгэхэд шаардлагатай номын сангууд юу вэ?
Python ашиглан эхнээс нь дэмжих вектор машин (SVM) үүсгэхийн тулд хэд хэдэн шаардлагатай номын сангуудыг ашиглаж болно. Эдгээр сангууд нь SVM алгоритмыг хэрэгжүүлэх, машин сургалтын янз бүрийн даалгавруудыг гүйцэтгэхэд шаардлагатай функцуудыг хангадаг. Энэхүү цогц хариултанд бид SVM үүсгэхэд ашиглаж болох гол сангуудын талаар ярилцах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Эхнээс нь SVM үүсгэх, Шалгалтын тойм
Python дахь matplotlib модулийг ашиглан өгөгдлийг хэрхэн дүрслэн харуулах вэ?
Python дахь matplotlib модуль нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын чиглэлээр өгөгдлийг дүрслэн харуулах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь хэрэглэгчид өөрсдийн өгөгдлийг илүү сайн ойлгож, дүн шинжилгээ хийх өндөр чанартай график, график үүсгэх боломжийг олгодог өргөн хүрээний функц, онцлогуудыг хангадаг. Энэ хариултанд би хэрхэн ашиглах талаар тайлбарлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Хамгийн сайн тохирох налууг програмчлах, Шалгалтын тойм
Бид Python ашиглан тараах график дахь өгөгдлийн цэгүүдийг хэрхэн дүрслэх вэ?
Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалтын салбарт өгөгдлийг дүрслэн харуулах нь өгөгдлийн багц доторх хэв маяг, харилцааг ойлгох чухал алхам юм. Тархалтын графикийг ихэвчлэн хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг дүрслэн харуулахад ашигладаг бөгөөд өгөгдлийн цэг бүрийг график дээрх тэмдэглэгээгээр төлөөлдөг. Python нь хэд хэдэн номын сан, хэрэгслээр хангадаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Хамгийн сайн тохирох налууг програмчлах, Шалгалтын тойм
Python дээр регрессийн шинжилгээ хийхэд ямар санг суулгах шаардлагатай вэ?
Python дээр регрессийн шинжилгээ хийхийн тулд хэд хэдэн шаардлагатай номын сангуудыг суулгах шаардлагатай. Эдгээр сангууд нь регрессийн шинжилгээний даалгаварт шаардлагатай чухал хэрэглүүр, функцуудыг хангадаг. Энэ хариултанд бид Python-д регрессийн шинжилгээ хийхэд ашигладаг гол сангуудыг судалж, тэдгээрийн функц, хэрэглээг хэлэлцэх болно. 1. NumPy: NumPy нь a
Datalab нь ямар дүрслэлийн санг ашигладаг бөгөөд энэ нь програмчлалын хэл хоорондын хамаарлыг харуулахад хэрхэн тусалдаг вэ?
Google Cloud-аас олгодог дэвтэрт суурилсан хүчирхэг хэрэгсэл болох Datalab нь өгөгдөл хайх, дүн шинжилгээ хийх төрөл бүрийн функцуудыг санал болгодог. Програмчлалын хэл хоорондын хамаарлыг дүрслэн харуулахын тулд Datalab нь Matplotlib хэмээх алдартай дүрслэлийн санг ашигладаг. Matplotlib бол Python хэлний иж бүрэн номын сан бөгөөд янз бүрийн төрлийн график, график үүсгэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Cloud Datalab - үүлэн доторх дэвтэр, Шалгалтын тойм
- 1
- 2