Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
Upang magamit ang isang layer ng pag-embed para sa awtomatikong pagtatalaga ng mga wastong axes para sa pag-visualize ng mga representasyon ng salita bilang mga vector, kailangan nating suriin ang mga pangunahing konsepto ng mga pag-embed ng salita at ang kanilang aplikasyon sa mga neural network. Ang mga pag-embed ng salita ay mga siksik na representasyon ng vector ng mga salita sa isang tuluy-tuloy na espasyo ng vector na kumukuha ng mga semantikong ugnayan sa pagitan ng mga salita. Ang mga pag-embed na ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
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 ilang mga diskarte para sa pagbibigay-kahulugan sa mga hula na ginawa ng isang modelo ng malalim na pag-aaral?
Ang pagbibigay-kahulugan sa mga hula na ginawa ng isang modelo ng malalim na pag-aaral ay isang mahalagang aspeto ng pag-unawa sa gawi nito at pagkakaroon ng mga insight sa pinagbabatayan na mga pattern na natutunan ng modelo. Sa larangang ito ng Artipisyal na Katalinuhan, maraming mga diskarte ang maaaring gamitin upang bigyang-kahulugan ang mga hula at pahusayin ang ating pag-unawa sa proseso ng paggawa ng desisyon ng modelo. Isang karaniwang ginagamit
Paano natin mai-graph ang katumpakan at mga halaga ng pagkawala ng isang sinanay na modelo?
Upang i-graph ang katumpakan at pagkawala ng mga halaga ng isang sinanay na modelo sa larangan ng malalim na pag-aaral, maaari naming gamitin ang iba't ibang mga diskarte at tool na available sa Python at PyTorch. Ang pagsubaybay sa katumpakan at mga halaga ng pagkawala ay mahalaga para sa pagtatasa ng pagganap ng aming modelo at paggawa ng matalinong mga pagpapasya tungkol sa pagsasanay at pag-optimize nito. Dito sa
Paano nakakatulong ang TensorBoard sa pag-visualize at paghahambing ng performance ng iba't ibang modelo?
Ang TensorBoard ay isang makapangyarihang tool na lubos na nakakatulong sa pag-visualize at paghahambing ng performance ng iba't ibang modelo sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa larangan ng Deep Learning gamit ang Python, TensorFlow, at Keras. Nagbibigay ito ng komprehensibo at intuitive na interface para sa pagsusuri at pag-unawa sa pag-uugali ng mga neural network sa panahon ng pagsasanay at pagsusuri.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, TensorBoard, Pag-optimize sa TensorBoard, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin mababago ang code upang ipakita ang mga binagong larawan sa isang grid na format?
Upang baguhin ang code upang ipakita ang mga binagong larawan sa isang grid na format, maaari nating gamitin ang matplotlib library sa Python. Ang Matplotlib ay isang malawakang ginagamit na plotting library na nagbibigay ng iba't ibang mga function para sa paglikha ng mga visualization. Una, kailangan nating mag-import ng mga kinakailangang aklatan. Bilang karagdagan sa TensorFlow, ii-import namin ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, 3D convolutional neural network na may Kaggle cancer sa pagtuklas ng cancer sa baga, Pagtingin, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pag-visualize ng mga larawan at mga klasipikasyon ng mga ito sa konteksto ng pagtukoy ng mga aso laban sa mga pusa gamit ang isang convolutional neural network?
Ang pag-visualize sa mga larawan at mga klasipikasyon ng mga ito sa konteksto ng pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa gamit ang isang convolutional neural network ay nagsisilbi sa ilang mahahalagang layunin. Ang prosesong ito ay hindi lamang nakakatulong sa pag-unawa sa mga panloob na gawain ng network ngunit tumutulong din sa pagsusuri ng pagganap nito, pagtukoy ng mga potensyal na isyu, at pagkakaroon ng mga insight sa mga natutunang representasyon. Isa sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Paggamit ng convolutional neural network upang makilala ang mga aso kumpara sa mga pusa, Gamit ang network, Pagsusuri sa pagsusulit
Anong papel ang ginampanan ng TensorFlow sa proyekto ni Daniel kasama ang mga siyentipiko sa MBARI?
Ang TensorFlow ay gumanap ng isang mahalagang papel sa proyekto ni Daniel kasama ang mga siyentipiko sa MBARI sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang malakas at maraming nalalaman na platform para sa pagbuo at pagpapatupad ng mga modelo ng artificial intelligence. Ang TensorFlow, isang open-source machine learning framework na binuo ng Google, ay nakakuha ng malaking katanyagan sa AI community dahil sa malawak nitong hanay ng mga functionality at kadalian ng paggamit.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Mga Application ng TensorFlow, Daniel at ang dagat ng tunog, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tayo binibigyang-daan ng representasyon ng Bloch sphere na mailarawan ang estado ng isang qubit sa three-dimensional na espasyo?
Ang representasyon ng Bloch sphere ay isang makapangyarihang tool sa quantum information theory na nagbibigay-daan sa amin upang mailarawan ang estado ng isang qubit sa three-dimensional na espasyo. Nagbibigay ito ng geometric na representasyon ng estado ng isang qubit, na isang pangunahing yunit ng impormasyon ng quantum. Ang Bloch sphere ay ipinangalan sa Swiss physicist na si Felix Bloch,
- Inilathala sa Quantum Information, EITC/QI/QIF Quantum Information Fundamentals, Panimula sa pagikot, Bloch Sphere, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang Cloud Datalab at ano ang mga pangunahing tampok nito?
Ang Cloud Datalab ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) na nagbibigay-daan sa mga user na suriin ang malalaking dataset sa isang collaborative at interactive na paraan. Pinagsasama nito ang flexibility ng Jupyter notebook sa scalability at kadalian ng paggamit ng GCP. Nag-aalok ang Cloud Datalab ng malawak na hanay ng mga feature na ginagawa itong perpektong pagpipilian
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Sinusuri ang malalaking mga dataset gamit ang Cloud Datalab, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2