آیا اپلیکیشن موبایل اندرویدی وجود دارد که بتوان از آن برای مدیریت پلتفرم ابری گوگل استفاده کرد؟
بله، چندین برنامه موبایل اندرویدی وجود دارد که میتوان از آنها برای مدیریت پلتفرم ابری Google (GCP) استفاده کرد. این برنامه ها به توسعه دهندگان و مدیران سیستم انعطاف پذیری برای نظارت، مدیریت و عیب یابی منابع ابری خود را در حال حرکت ارائه می دهند. یکی از این برنامه ها، برنامه رسمی Google Cloud Console است که در فروشگاه Google Play موجود است. این
راههای مدیریت Google Cloud Platform چیست؟
مدیریت پلتفرم Google Cloud (GCP) شامل استفاده از ابزارها و تکنیک های مختلف برای مدیریت کارآمد منابع، نظارت بر عملکرد و اطمینان از امنیت و انطباق است. راه های مختلفی برای مدیریت موثر GCP وجود دارد که هر کدام هدف خاصی را در چرخه عمر توسعه و مدیریت انجام می دهند. 1. Google Cloud Console: Google Cloud Console مبتنی بر وب است
آیا Keras یک کتابخانه Deep Learning TensorFlow بهتر از TFlearn است؟
Keras و TFlearn دو کتابخانه محبوب یادگیری عمیق هستند که بر روی TensorFlow، یک کتابخانه منبع باز قدرتمند برای یادگیری ماشین توسعه یافته توسط Google ساخته شده اند. در حالی که هدف Keras و TFlearn ساده کردن فرآیند ساخت شبکه های عصبی است، تفاوت هایی بین این دو وجود دارد که ممکن است بسته به نوع خاص، یکی را انتخاب بهتری کند.
در TensorFlow 2.0 و جدیدتر، جلسات دیگر مستقیماً استفاده نمی شوند. آیا دلیلی برای استفاده از آنها وجود دارد؟
در نسخههای TensorFlow 2.0 و نسخههای بعدی، مفهوم جلسات که یک عنصر اساسی در نسخههای قبلی تنسورفلو بود، منسوخ شده است. از Session ها در TensorFlow 1.x برای اجرای نمودارها یا بخش هایی از نمودارها استفاده شد که امکان کنترل زمان و مکان انجام محاسبات را فراهم می کرد. با این حال، با معرفی TensorFlow 2.0، اجرای مشتاقانه تبدیل شد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, TensorFlow, اصول TensorFlow
چند دسته از پیش تعریف شده برای تشخیص شی در Google Vision API چیست؟
Google Vision API، بخشی از قابلیتهای یادگیری ماشینی Google Cloud، قابلیتهای پیشرفتهای برای درک تصویر از جمله تشخیص اشیا را ارائه میدهد. در زمینه تشخیص اشیا، API از مجموعه ای از دسته بندی های از پیش تعریف شده برای شناسایی دقیق اشیاء درون تصاویر استفاده می کند. این دسته بندی های از پیش تعریف شده به عنوان نقاط مرجع برای طبقه بندی مدل های یادگیری ماشینی API عمل می کنند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر پیشرفته, تشخیص اشیا
چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
برای استفاده از یک لایه جاسازی برای تخصیص خودکار محورهای مناسب برای تجسم بازنمایی کلمات به عنوان بردار، باید به مفاهیم اساسی جاسازی کلمات و کاربرد آنها در شبکه های عصبی بپردازیم. جاسازیهای کلمه، نمایشهای برداری متراکمی از کلمات در یک فضای برداری پیوسته هستند که روابط معنایی بین کلمات را نشان میدهند. این تعبیه ها هستند
هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
Max Pooling یک عملیات حیاتی در شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) است که نقش مهمی در استخراج ویژگی و کاهش ابعاد دارد. در زمینه وظایف طبقهبندی تصویر، حداکثر ادغام پس از لایههای کانولوشن برای نمونهبرداری از نقشههای ویژگی اعمال میشود، که به حفظ ویژگیهای مهم و کاهش پیچیدگی محاسباتی کمک میکند. هدف اولیه
فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
استخراج ویژگی یک مرحله مهم در فرآیند شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) است که برای وظایف تشخیص تصویر اعمال می شود. در CNN ها، فرآیند استخراج ویژگی شامل استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر ورودی برای تسهیل طبقه بندی دقیق است. این فرآیند ضروری است زیرا مقادیر پیکسل خام از تصاویر مستقیماً برای کارهای طبقه بندی مناسب نیستند. توسط
آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
در حوزه مدلهای یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا میشوند، استفاده از توابع یادگیری ناهمزمان یک ضرورت مطلق نیست، اما میتواند عملکرد و کارایی مدلها را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. توابع یادگیری ناهمزمان با اجازه دادن به انجام محاسبات نقش مهمی در بهینه سازی فرآیند آموزش مدل های یادگیری ماشین ایفا می کنند.
پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
TensorFlow Keras Tokenizer API امکان توکنسازی کارآمد دادههای متنی را فراهم میکند که یک گام مهم در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هنگام پیکربندی یک نمونه Tokenizer در TensorFlow Keras، یکی از پارامترهایی که میتوان تنظیم کرد، پارامتر "num_words" است که حداکثر تعداد کلماتی را که باید بر اساس فرکانس نگهداری شوند را مشخص میکند.