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
آیا Google Vision API تشخیص چهره را فعال می کند؟
Google Cloud Vision API ابزار قدرتمندی است که قابلیتهای مختلف تجزیه و تحلیل تصویر از جمله تشخیص و تشخیص چهرهها در تصاویر را ارائه میکند. با این حال، روشن کردن تمایز بین تشخیص چهره و تشخیص چهره برای پرداختن به سوال مورد نظر ضروری است. تشخیص چهره که به عنوان تشخیص چهره نیز شناخته می شود، فرآیندی است که از آن استفاده می شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر, شناسایی چهره ها
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
اگر کسی بخواهد تصاویر رنگی را در یک شبکه عصبی کانولوشن تشخیص دهد، آیا باید بعد دیگری را به هنگام تشخیص مجدد تصاویر در مقیاس خاکستری اضافه کرد؟
هنگام کار با شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) در حوزه تشخیص تصویر، درک مفاهیم تصاویر رنگی در مقابل تصاویر در مقیاس خاکستری ضروری است. در زمینه یادگیری عمیق با Python و PyTorch، تمایز بین این دو نوع تصویر در تعداد کانال هایی است که آنها دارند. معمولاً تصاویر رنگی
آیا می توان عملکرد فعال سازی را تقلید از یک نورون در مغز با شلیک یا نه در نظر گرفت؟
توابع فعال سازی نقش مهمی در شبکه های عصبی مصنوعی بازی می کنند و به عنوان یک عنصر کلیدی در تعیین اینکه آیا یک نورون باید فعال شود یا خیر، عمل می کند. مفهوم توابع فعالسازی را میتوان به شلیک نورونها در مغز انسان تشبیه کرد. درست همانطور که یک نورون در مغز آتش می گیرد یا بر اساس آن غیرفعال می ماند