TensorBoard چیست؟
TensorBoard یک ابزار تجسم قدرتمند در زمینه یادگیری ماشینی است که معمولاً با TensorFlow، کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز گوگل مرتبط است. این برنامه برای کمک به کاربران در درک، اشکال زدایی و بهینه سازی عملکرد مدل های یادگیری ماشین با ارائه مجموعه ای از ابزارهای تجسم طراحی شده است. TensorBoard به کاربران اجازه می دهد تا جنبه های مختلف خود را تجسم کنند
TensorFlow چیست؟
TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته و به طور گسترده در زمینه هوش مصنوعی استفاده می شود. این طراحی شده است تا به محققان و توسعه دهندگان اجازه دهد تا مدل های یادگیری ماشینی را به طور کارآمد بسازند و به کار گیرند. TensorFlow به ویژه به دلیل انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و سهولت استفاده شناخته شده است، و آن را به یک انتخاب محبوب برای هر دو تبدیل می کند.
طبقه بندی کننده چیست؟
طبقه بندی کننده در زمینه یادگیری ماشین مدلی است که برای پیش بینی دسته یا کلاس یک نقطه داده ورودی داده شده آموزش داده شده است. این یک مفهوم اساسی در یادگیری نظارت شده است، که در آن الگوریتم از داده های آموزشی برچسب گذاری شده یاد می گیرد تا روی داده های دیده نشده پیش بینی کند. طبقه بندی کننده ها به طور گسترده در کاربردهای مختلف استفاده می شوند
آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
اجرای مشتاق در TensorFlow حالتی است که امکان توسعه شهودی و تعاملی بیشتر مدلهای یادگیری ماشین را فراهم میکند. این به ویژه در طول مراحل نمونه سازی و اشکال زدایی توسعه مدل سودمند است. در TensorFlow، اجرای مشتاق راهی برای اجرای فوری عملیات برای برگرداندن مقادیر مشخص است، برخلاف اجرای سنتی گراف که در آن
چگونه می توان شروع به ساخت مدل های هوش مصنوعی در Google Cloud برای پیش بینی های بدون سرور در مقیاس کرد؟
برای شروع سفر ایجاد مدلهای هوش مصنوعی (AI) با استفاده از Google Cloud Machine Learning برای پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس، باید یک رویکرد ساختاریافته را دنبال کرد که شامل چندین مرحله کلیدی است. این مراحل شامل درک اصول یادگیری ماشینی، آشنایی با خدمات هوش مصنوعی Google Cloud، راه اندازی یک محیط توسعه، آماده سازی و
چرا جلسات به نفع اجرای مشتاقانه از TensorFlow 2.0 حذف شده است؟
در TensorFlow 2.0، مفهوم جلسات به نفع اجرای مشتاق حذف شده است، زیرا اجرای مشتاق امکان ارزیابی فوری و اشکال زدایی آسان تر از عملیات را فراهم می کند و فرآیند را بصری تر و پایتونیک تر می کند. این تغییر نشان دهنده تغییر قابل توجهی در نحوه عملکرد و تعامل TensorFlow با کاربران است. در TensorFlow 1.x از جلسات استفاده شد
چگونه می توان یک مدل هوش مصنوعی که یادگیری ماشینی را انجام می دهد پیاده سازی کرد؟
برای پیاده سازی یک مدل هوش مصنوعی که وظایف یادگیری ماشین را انجام می دهد، باید مفاهیم و فرآیندهای اساسی درگیر در یادگیری ماشین را درک کرد. یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعهای از هوش مصنوعی (AI) است که سیستمها را قادر میسازد تا بدون برنامهریزی صریح از تجربه یاد بگیرند و پیشرفت کنند. Google Cloud Machine Learning یک پلتفرم و ابزار ارائه می دهد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه مجموعه داده های TensorFlow را در Google Colaboratory بارگیری کنیم؟
برای بارگیری مجموعه دادههای TensorFlow در Google Colaboratory، میتوانید مراحل زیر را دنبال کنید. مجموعه داده های TensorFlow مجموعه ای از مجموعه های داده آماده برای استفاده با TensorFlow است. این مجموعه طیف گسترده ای از مجموعه داده ها را ارائه می دهد، که آن را برای وظایف یادگیری ماشینی راحت می کند. Google Colaboratory که با نام Colab نیز شناخته می شود، یک سرویس ابری رایگان است که توسط گوگل ارائه می شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, اولین قدمها در یادگیری ماشین, برآوردگر ساده و ساده
آیا قابلیتهای جستجوی پیشرفته مورد استفاده یادگیری ماشین هستند؟
قابلیتهای جستجوی پیشرفته در واقع یک مورد استفاده برجسته از یادگیری ماشینی (ML) است. الگوریتمهای یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و روابط درون دادهها برای پیشبینی یا تصمیمگیری بدون برنامهریزی صریح طراحی شدهاند. در زمینه قابلیتهای جستجوی پیشرفته، یادگیری ماشینی میتواند تجربه جستجو را با ارائه مرتبطتر و دقیقتر به طور قابل توجهی افزایش دهد.
یادگیری گروهی چیست؟
یادگیری گروهی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که هدف آن بهبود عملکرد یک مدل با ترکیب چندین مدل است. از این ایده استفاده می کند که ترکیب چند یادگیرنده ضعیف می تواند یک یادگیرنده قوی ایجاد کند که عملکرد بهتری نسبت به هر مدل فردی دارد. این رویکرد به طور گسترده در وظایف مختلف یادگیری ماشین برای افزایش دقت پیشبینی استفاده میشود.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست