Што такое TensorBoard?
TensorBoard - гэта магутны інструмент візуалізацыі ў галіне машыннага навучання, які звычайна асацыюецца з TensorFlow, бібліятэкай машыннага навучання Google з адкрытым зыходным кодам. Ён распрацаваны, каб дапамагчы карыстальнікам зразумець, адладзіць і аптымізаваць прадукцыйнасць мадэляў машыннага навучання, падаючы набор інструментаў візуалізацыі. TensorBoard дазваляе карыстальнікам візуалізаваць розныя аспекты іх
Што такое TensorFlow?
TensorFlow - гэта бібліятэка машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google, якая шырока выкарыстоўваецца ў галіне штучнага інтэлекту. Ён распрацаваны, каб дазволіць даследчыкам і распрацоўшчыкам эфектыўна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. TensorFlow асабліва вядомы сваёй гнуткасцю, маштабаванасцю і прастатой выкарыстання, што робіць яго папулярным выбарам для абодвух
Што такое класіфікатар?
Класіфікатар у кантэксце машыннага навучання - гэта мадэль, якая навучана прадказваць катэгорыю або клас дадзенай кропкі ўваходных даных. Гэта фундаментальная канцэпцыя ў кантраляваным навучанні, калі алгарытм вучыцца на пазначаных вучэбных дадзеных, каб рабіць прагнозы на непраглядных дадзеных. Класіфікатары шырока выкарыстоўваюцца ў розных прыкладаннях
Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
Імпэтнае выкананне ў TensorFlow - гэта рэжым, які дазваляе больш інтуітыўна зразумелую і інтэрактыўную распрацоўку мадэляў машыннага навучання. Гэта асабліва карысна на стадыях стварэння прататыпа і адладкі распрацоўкі мадэлі. У TensorFlow нецярплівае выкананне - гэта спосаб неадкладнага выканання аперацый для вяртання канкрэтных значэнняў, у адрозненне ад традыцыйнага выканання на аснове графаў, дзе
Як можна пачаць ствараць мадэлі штучнага інтэлекту ў Google Cloud для бессерверных прагнозаў у маштабе?
Каб пачаць шлях стварэння мадэляў штучнага інтэлекту (AI) з выкарыстаннем Google Cloud Machine Learning для бессерверных прагнозаў у маштабе, трэба прытрымлівацца структураванага падыходу, які ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў. Гэтыя этапы ўключаюць разуменне асноў машыннага навучання, азнаямленне з сэрвісамі штучнага інтэлекту Google Cloud, наладжванне асяроддзя распрацоўкі, падрыхтоўку і
Чаму сеансы былі выдалены з TensorFlow 2.0 на карысць актыўнага выканання?
У TensorFlow 2.0 канцэпцыя сеансаў была выдалена на карысць ахвотнага выканання, паколькі ахвотнае выкананне дазваляе неадкладную ацэнку і прасцейшую адладку аперацый, робячы працэс больш інтуітыўна зразумелым і Pythonic. Гэта змяненне азначае значны зрух у тым, як TensorFlow працуе і ўзаемадзейнічае з карыстальнікамі. У TensorFlow 1.x сеансы прывыклі
Ці дазваляе API Google Vision распазнаваць твар?
API Google Cloud Vision - гэта магутны інструмент, які забяспечвае розныя магчымасці аналізу малюнкаў, у тым ліку выяўленне і распазнаванне твараў на малюнках. Тым не менш, важна ўдакладніць адрозненне паміж выяўленнем твараў і распазнаваннем твараў, каб вырашыць гэтае пытанне. Выяўленне асобы, таксама вядомае як выяўленне твару, - гэта працэс
- Апублікавана ў Штучны Інтэлект, EITC/AI/GVAPI API Google Vision, Разуменне вобразаў, Выяўленне твараў
Як рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае машыннае навучанне?
Каб рэалізаваць мадэль штучнага інтэлекту, якая выконвае задачы машыннага навучання, трэба разумець асноўныя канцэпцыі і працэсы, звязаныя з машынным навучаннем. Машыннае навучанне (ML) - гэта падгрупа штучнага інтэлекту (AI), якая дазваляе сістэмам вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Google Cloud Machine Learning забяспечвае платформу і інструменты
Калі хтосьці хоча распазнаваць каляровыя выявы ў згорткавай нейронавай сетцы, ці трэба дадаць яшчэ адно вымярэнне пры распазнаванні малюнкаў у адценнях шэрага?
Пры працы са згорткавымі нейронавымі сеткамі (CNN) у галіне распазнавання малюнкаў вельмі важна разумець наступствы каляровых малюнкаў супраць малюнкаў у адценнях шэрага. У кантэксце глыбокага навучання з дапамогай Python і PyTorch, адрозненне паміж гэтымі двума тыпамі малюнкаў заключаецца ў колькасці каналаў, якімі яны валодаюць. Каляровыя выявы, агульн
Ці можна разглядаць функцыю актывацыі як імітацыю нейрона ў галаўным мозгу са спрацоўваннем ці не?
Функцыі актывацыі гуляюць вырашальную ролю ў штучных нейронавых сетках, служачы ключавым элементам пры вызначэнні таго, актываваць нейрон ці не. Паняцце функцый актывацыі сапраўды можна параўнаць з запускам нейронаў у чалавечым мозгу. Падобна таму, як нейрон у мозгу спрацоўвае або застаецца неактыўным