PyTorch रन न्यूरल नेटवर्क मोडेल वा matplotlib को व्यावहारिक विश्लेषणको लागि एक टेन्सर बोर्ड प्रयोग गर्नुपर्छ?
TensorBoard र Matplotlib दुबै शक्तिशाली उपकरणहरू हुन् जुन PyTorch मा कार्यान्वयन गरिएका गहिरो सिकाइ परियोजनाहरूमा डेटा र मोडेल प्रदर्शनको दृश्यावलोकन गर्न प्रयोग गरिन्छ। जबकि Matplotlib एक बहुमुखी कथानक पुस्तकालय हो जुन विभिन्न प्रकारका ग्राफ र चार्टहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, TensorBoard ले विशेष गरी गहिरो सिकाइ कार्यहरूका लागि अनुकूल थप विशेष सुविधाहरू प्रदान गर्दछ। यस सन्दर्भमा, द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
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
हामी कसरी matplotlib प्रयोग गरेर फोक्सो स्क्यान स्लाइसहरूको पिक्सेल arrays प्रदर्शन गर्न सक्छौं?
matplotlib प्रयोग गरेर फोक्सो स्क्यान स्लाइसहरूको पिक्सेल एरेहरू प्रदर्शन गर्न, हामी चरण-दर-चरण प्रक्रिया पछ्याउन सक्छौं। Matplotlib डाटा भिजुअलाइजेसनको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको पाइथन पुस्तकालय हो, र यसले उच्च गुणस्तरको प्लट र छविहरू सिर्जना गर्न विभिन्न प्रकार्यहरू र उपकरणहरू प्रदान गर्दछ। पहिले, हामीले आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्न आवश्यक छ। हामी matplotlib पुस्तकालय 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
Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगितामा फोक्सोको स्क्यानहरू हेर्नको लागि हामीले कुन पुस्तकालयहरू आयात गर्न आवश्यक छ?
TensorFlow सँग 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सो क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगितामा फोक्सो स्क्यानहरू कल्पना गर्न, हामीले धेरै पुस्तकालयहरू आयात गर्न आवश्यक छ। यी पुस्तकालयहरूले फोक्सो स्क्यान डाटा लोड गर्न, पूर्वप्रक्रिया गर्न, र कल्पना गर्न आवश्यक उपकरण र कार्यहरू प्रदान गर्दछ। 1. TensorFlow: TensorFlow एक लोकप्रिय गहिरो सिकाइ पुस्तकालय हो जसले
- 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
यस ट्यूटोरियलमा कुन पुस्तकालयहरू प्रयोग गरिनेछ?
कागल प्रतियोगितामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) मा रहेको यस ट्यूटोरियलमा, हामी धेरै पुस्तकालयहरू प्रयोग गर्नेछौं। यी पुस्तकालयहरू गहिरो सिकाइ मोडेलहरू लागू गर्न र मेडिकल इमेजिङ डेटासँग काम गर्न आवश्यक छन्। निम्न पुस्तकालयहरू प्रयोग गरिनेछन्: 3. TensorFlow: TensorFlow विकसित गरिएको एक लोकप्रिय खुला स्रोत गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क हो।
पाइथन प्रयोग गरेर स्क्र्याचबाट SVM सिर्जना गर्न आवश्यक पुस्तकालयहरू के हुन्?
पाइथन प्रयोग गरेर स्क्र्याचबाट समर्थन भेक्टर मेसिन (SVM) सिर्जना गर्न, त्यहाँ धेरै आवश्यक पुस्तकालयहरू छन् जुन प्रयोग गर्न सकिन्छ। यी पुस्तकालयहरूले SVM एल्गोरिदम लागू गर्न र विभिन्न मेसिन लर्निङ कार्यहरू गर्नका लागि आवश्यक कार्यक्षमताहरू प्रदान गर्दछ। यस विस्तृत जवाफमा, हामी मुख्य पुस्तकालयहरू छलफल गर्नेछौं जुन SVM सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, भेक्टर मेसिन समर्थन गर्नुहोस्, सुरूबाट SVM सिर्जना गर्दै, परीक्षा समीक्षा
तपाईं पाइथन मा matplotlib मोड्युल प्रयोग गरेर डाटा कसरी कल्पना गर्नुहुन्छ?
पाइथनमा रहेको matplotlib मोड्युल कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा डाटा भिजुअलाइज गर्ने शक्तिशाली उपकरण हो। यसले फंक्शन्स र सुविधाहरूको विस्तृत दायरा प्रदान गर्दछ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको डेटा राम्रोसँग बुझ्न र विश्लेषण गर्न उच्च-गुणस्तरका प्लटहरू र चार्टहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ। यस जवाफमा, म कसरी प्रयोग गर्ने भनेर वर्णन गर्नेछु
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, सबै भन्दा राम्रो फिट ढाल प्रोग्रामि।, परीक्षा समीक्षा
हामी कसरी पाइथन प्रयोग गरेर स्क्याटर प्लटमा डाटा पोइन्टहरू कल्पना गर्न सक्छौं?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा, डाटासेट भित्रको ढाँचा र सम्बन्धहरू बुझ्नको लागि डेटाको दृश्यावलोकन गर्नु महत्त्वपूर्ण कदम हो। स्क्याटर प्लटहरू सामान्यतया दुई चरहरू बीचको सम्बन्ध कल्पना गर्न प्रयोग गरिन्छ, जहाँ प्रत्येक डेटा बिन्दुलाई प्लटमा मार्करद्वारा प्रतिनिधित्व गरिन्छ। पाइथनले धेरै पुस्तकालयहरू र उपकरणहरू प्रदान गर्दछ जसले बनाउँछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, सबै भन्दा राम्रो फिट ढाल प्रोग्रामि।, परीक्षा समीक्षा
पाइथनमा रिग्रेसन विश्लेषण गर्न स्थापना गर्न आवश्यक पुस्तकालयहरू के के हुन्?
पाइथनमा रिग्रेसन विश्लेषण गर्न, त्यहाँ धेरै आवश्यक पुस्तकालयहरू छन् जुन स्थापना गर्न आवश्यक छ। यी पुस्तकालयहरूले रिग्रेसन विश्लेषण कार्यहरूको लागि आवश्यक उपकरणहरू र कार्यहरू प्रदान गर्दछ। यस जवाफमा, हामी रिग्रेसन विश्लेषणको लागि पाइथनमा प्रयोग गरिएका मुख्य पुस्तकालयहरू अन्वेषण गर्नेछौं र तिनीहरूको कार्यक्षमता र अनुप्रयोगहरू छलफल गर्नेछौं। 1. NumPy: NumPy एक हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, प्रतिगमन को परिचय, परीक्षा समीक्षा
Datalab ले कुन भिजुअलाइजेशन लाइब्रेरी प्रयोग गर्छ र यसले प्रोग्रामिङ भाषाहरू बीचको सहसम्बन्धलाई भिजुअलाइज गर्न कसरी मद्दत गर्छ?
Datalab, Google Cloud द्वारा प्रदान गरिएको एक शक्तिशाली नोटबुक-आधारित उपकरण, डेटा अन्वेषण र विश्लेषणको लागि विभिन्न सुविधाहरू प्रदान गर्दछ। जब यो प्रोग्रामिङ भाषाहरू बीचको सहसंबंधको कल्पना गर्ने कुरा आउँछ, Datalab ले Matplotlib भनिने लोकप्रिय दृश्य पुस्तकालयको लाभ उठाउँछ। Matplotlib Python मा एक व्यापक पुस्तकालय हो जसले विभिन्न प्रकारका प्लट र चार्टहरू सिर्जना गर्न सक्षम गर्दछ, सहित
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, गुगल क्लाउड डाटाल्याब - क्लाउडमा नोटबुक, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2