भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
भेक्टरको रूपमा शब्द प्रतिनिधित्वहरू कल्पना गर्नको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू असाइन गर्नको लागि एम्बेडिङ तहको प्रयोग गर्न, हामीले शब्द इम्बेडिङहरू र तंत्रिका नेटवर्कहरूमा तिनीहरूको अनुप्रयोगको आधारभूत अवधारणाहरू खोल्न आवश्यक छ। शब्द इम्बेडिङहरू निरन्तर भेक्टर स्पेसमा शब्दहरूको घना भेक्टर प्रतिनिधित्वहरू हुन् जसले शब्दहरू बीचको सिमान्टिक सम्बन्धहरू क्याप्चर गर्दछ। यी इम्बेडिङहरू हुन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
TensorBoard भनेको के हो?
TensorBoard मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक शक्तिशाली दृश्य उपकरण हो जुन सामान्यतया TensorFlow, Google को खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरीसँग सम्बन्धित छ। यो प्रयोगकर्ताहरूलाई भिजुअलाइजेशन उपकरणहरूको सूट प्रदान गरेर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन बुझ्न, डिबग गर्न र अनुकूलन गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको हो। TensorBoard ले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विभिन्न पक्षहरू कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
गहिरो सिकाइ मोडेलद्वारा गरिएका भविष्यवाणीहरूको व्याख्या गर्ने केही प्रविधिहरू के के हुन्?
गहिरो सिकाइ मोडेलद्वारा गरिएका भविष्यवाणीहरूको व्याख्या गर्नु यसको व्यवहार बुझ्ने र मोडेलले सिकेका अन्तर्निहित ढाँचाहरूमा अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्ने एउटा आवश्यक पक्ष हो। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको यस क्षेत्रमा, भविष्यवाणीहरूको व्याख्या गर्न र मोडेलको निर्णय प्रक्रियाको हाम्रो बुझाइ बढाउन धेरै प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। एक सामान्यतया प्रयोग गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, गहिरो शिक्षा संग अग्रिम, मोडेल विश्लेषण, परीक्षा समीक्षा
हामी कसरी प्रशिक्षित मोडेलको शुद्धता र हानि मानहरू ग्राफ गर्न सक्छौं?
गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा प्रशिक्षित मोडेलको शुद्धता र हानि मानहरू ग्राफ गर्न, हामी पाइथन र पाइटोर्चमा उपलब्ध विभिन्न प्रविधिहरू र उपकरणहरू प्रयोग गर्न सक्छौं। हाम्रो मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न र यसको प्रशिक्षण र अप्टिमाइजेसनको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्नको लागि सटीकता र हानि मानहरूको अनुगमन महत्त्वपूर्ण छ। यस मा
TensorBoard ले विभिन्न मोडेलको कार्यसम्पादनलाई भिजुअलाइज गर्न र तुलना गर्न कसरी मद्दत गर्छ?
TensorBoard एउटा शक्तिशाली उपकरण हो जसले पाइथन, TensorFlow, र Keras को प्रयोग गरी विशेष गरी दीप लर्निङको क्षेत्रमा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा विभिन्न मोडेलहरूको कार्यसम्पादनको दृश्य र तुलना गर्नमा ठूलो मद्दत गर्छ। यो प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन को समयमा तंत्रिका नेटवर्क को व्यवहार को विश्लेषण र बुझ्न को लागी एक व्यापक र सहज इन्टरफेस प्रदान गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, टेन्सरबोर्ड, टेन्सरबोर्डका साथ अनुकूलन गर्दै, परीक्षा समीक्षा
ग्रिड ढाँचामा रिसाइज गरिएका छविहरू प्रदर्शन गर्न हामी कसरी कोड परिमार्जन गर्न सक्छौं?
ग्रिड ढाँचामा रिसाइज गरिएका छविहरू प्रदर्शन गर्न कोड परिमार्जन गर्न, हामी पाइथनमा matplotlib पुस्तकालयको प्रयोग गर्न सक्छौं। Matplotlib एक व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको प्लोटिंग पुस्तकालय हो जसले दृश्यहरू सिर्जना गर्न विभिन्न प्रकार्यहरू प्रदान गर्दछ। पहिले, हामीले आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्न आवश्यक छ। TensorFlow को अतिरिक्त, हामी आयात गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्ने सन्दर्भमा छविहरू र तिनीहरूको वर्गीकरणहरू कल्पना गर्ने उद्देश्य के हो?
कन्वोल्युसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्ने सन्दर्भमा छविहरू र तिनीहरूको वर्गीकरणको दृश्यावलोकनले धेरै महत्त्वपूर्ण उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। यो प्रक्रियाले नेटवर्कको भित्री कार्यहरू बुझ्न मात्र मद्दत गर्दैन तर यसको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न, सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न, र सिकेका प्रतिनिधित्वहरूमा अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ। मध्येको एउटा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रयोग गर्दै, परीक्षा समीक्षा
MBARI मा वैज्ञानिकहरूसँग डेनियलको परियोजनामा TensorFlow ले कस्तो भूमिका खेलेको थियो?
TensorFlow ले कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेलहरूको विकास र कार्यान्वयनको लागि शक्तिशाली र बहुमुखी प्लेटफर्म प्रदान गरेर MBARI मा वैज्ञानिकहरूसँग डेनियलको परियोजनामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ। TensorFlow, Google द्वारा विकसित खुला-स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा, यसको कार्यक्षमताको विस्तृत दायरा र प्रयोगमा सहजताका कारण AI समुदायमा उल्लेखनीय लोकप्रियता हासिल गरेको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, डानियल र आवाज को समुद्र, परीक्षा समीक्षा
कसरी ब्लोच क्षेत्र प्रतिनिधित्वले हामीलाई त्रि-आयामी ठाउँमा क्विटको अवस्था कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ?
ब्लोच स्फेयर प्रतिनिधित्व क्वान्टम सूचना सिद्धान्तमा एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले हामीलाई त्रि-आयामी ठाउँमा क्यूबिटको अवस्था कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ। यसले क्यूबिटको अवस्थाको ज्यामितीय प्रतिनिधित्व प्रदान गर्दछ, जुन क्वान्टम जानकारीको आधारभूत एकाइ हो। ब्लोच क्षेत्रको नाम स्विस भौतिकशास्त्री फेलिक्स ब्लोचको नाममा राखिएको हो।
- मा प्रकाशित क्वान्टम जानकारी, EITC/QI/QIF क्वान्टम सूचना आधारभूतहरू, स्पिन परिचय, ब्लोच स्फेयर, परीक्षा समीक्षा
Cloud Datalab के हो र यसको मुख्य विशेषताहरू के हुन्?
Cloud Datalab गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) द्वारा प्रदान गरिएको शक्तिशाली उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई सहयोगी र अन्तरक्रियात्मक रूपमा ठूला डाटासेटहरू विश्लेषण गर्न सक्षम बनाउँछ। यसले स्केलेबिलिटी र GCP को प्रयोगको सहजतासँग Jupyter नोटबुकहरूको लचिलोपनलाई जोड्दछ। Cloud Datalab ले सुविधाहरूको विस्तृत दायरा प्रदान गर्दछ जसले यसलाई एक आदर्श विकल्प बनाउँछ
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP ल्याबहरू, क्लाउड डाटालाबको साथ ठूला डाटासेटहरूको विश्लेषण गर्दै, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2