Ano ang TensorBoard?
Ang TensorBoard ay isang makapangyarihang visualization tool sa larangan ng machine learning na karaniwang nauugnay sa TensorFlow, ang open-source machine learning library ng Google. Dinisenyo ito para tulungan ang mga user na maunawaan, i-debug, at i-optimize ang performance ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pagbibigay ng suite ng mga visualization tool. Binibigyang-daan ng TensorBoard ang mga user na mailarawan ang iba't ibang aspeto ng kanilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning library na binuo ng Google na malawakang ginagamit sa larangan ng artificial intelligence. Idinisenyo ito upang payagan ang mga mananaliksik at developer na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Ang TensorFlow ay partikular na kilala para sa kanyang flexibility, scalability, at kadalian ng paggamit, na ginagawa itong isang popular na pagpipilian para sa parehong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang classifier?
Ang isang classifier sa konteksto ng machine learning ay isang modelo na sinanay upang hulaan ang kategorya o klase ng isang ibinigay na input data point. Isa itong pangunahing konsepto sa pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Ang mga classifier ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
Ang sabik na pagpapatupad sa TensorFlow ay isang mode na nagbibigay-daan para sa mas intuitive at interactive na pag-develop ng mga modelo ng machine learning. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa panahon ng prototyping at pag-debug na mga yugto ng pagbuo ng modelo. Sa TensorFlow, ang sabik na pagpapatupad ay isang paraan ng pagpapatupad kaagad ng mga operasyon upang maibalik ang mga konkretong halaga, kumpara sa tradisyonal na graph-based na pagpapatupad kung saan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode
Paano magsisimulang gumawa ng mga modelo ng AI sa Google Cloud para sa walang server na mga hula sa sukat?
Upang simulan ang paglalakbay sa paggawa ng mga modelo ng artificial intelligence (AI) gamit ang Google Cloud Machine Learning para sa walang server na mga hula sa sukat, dapat sundin ng isa ang isang structured na diskarte na sumasaklaw sa ilang mahahalagang hakbang. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-unawa sa mga pangunahing kaalaman sa machine learning, pag-familiarize sa sarili sa mga serbisyo ng AI ng Google Cloud, pag-set up ng development environment, paghahanda at
Bakit inalis ang mga session mula sa TensorFlow 2.0 pabor sa sabik na pagpapatupad?
Sa TensorFlow 2.0, ang konsepto ng mga session ay inalis sa pabor sa sabik na pagpapatupad, dahil ang sabik na pagpapatupad ay nagbibigay-daan para sa agarang pagsusuri at mas madaling pag-debug ng mga operasyon, na ginagawang mas intuitive at Pythonic ang proseso. Ang pagbabagong ito ay kumakatawan sa isang makabuluhang pagbabago sa kung paano gumagana at nakikipag-ugnayan ang TensorFlow sa mga user. Sa TensorFlow 1.x, nakasanayan na ang mga session
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pag-print ng mga pahayag sa TensorFlow
Pinapagana ba ng Google Vision API ang pagkilala sa mukha?
Ang Google Cloud Vision API ay isang mahusay na tool na nagbibigay ng iba't ibang kakayahan sa pagsusuri ng imahe, kabilang ang pagtukoy at pagkilala ng mga mukha sa loob ng mga larawan. Gayunpaman, mahalagang linawin ang pagkakaiba sa pagitan ng pagtukoy sa mukha at pagkilala sa mukha upang matugunan ang tanong na nasa kamay. Facial detection, na kilala rin bilang face detection, ay ang proseso ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa mga imahe, Pagtuklas ng mga mukha
Paano nagpapatupad ang isang modelo ng AI na gumagawa ng machine learning?
Upang ipatupad ang isang modelo ng AI na nagsasagawa ng mga gawain sa pag-aaral ng makina, dapat na maunawaan ng isa ang mga pangunahing konsepto at prosesong kasangkot sa pag-aaral ng makina. Ang machine learning (ML) ay isang subset ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay-daan sa mga system na matuto at umunlad mula sa karanasan nang hindi tahasang nakaprograma. Nagbibigay ang Google Cloud Machine Learning ng isang platform at mga tool
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Kung nais ng isang tao na makilala ang mga kulay na imahe sa isang convolutional neural network, kailangan ba ng isa na magdagdag ng isa pang dimensyon mula sa pagre-rego ng mga gray scale na imahe?
Kapag nagtatrabaho sa mga convolutional neural network (CNNs) sa larangan ng pagkilala ng imahe, mahalagang maunawaan ang mga implikasyon ng mga larawang may kulay kumpara sa mga grayscale na larawan. Sa konteksto ng malalim na pag-aaral gamit ang Python at PyTorch, ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang uri ng mga imaheng ito ay nakasalalay sa bilang ng mga channel na mayroon sila. Mga larawang may kulay, karaniwan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Maaari bang isaalang-alang ang activation function na gayahin ang isang neuron sa utak na may alinman sa pagpapaputok o hindi?
Ang mga function ng pag-activate ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa mga artipisyal na neural network, na nagsisilbing isang pangunahing elemento sa pagtukoy kung ang isang neuron ay dapat i-activate o hindi. Ang konsepto ng activation function ay talagang maihahalintulad sa pagpapaputok ng mga neuron sa utak ng tao. Tulad ng isang neuron sa utak na nagpapaputok o nananatiling hindi aktibo batay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch