Τι είναι το TensorBoard;
Το TensorBoard είναι ένα ισχυρό εργαλείο οπτικοποίησης στον τομέα της μηχανικής μάθησης που συνδέεται συνήθως με το TensorFlow, τη βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα της Google. Έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τους χρήστες να κατανοούν, να διορθώνουν και να βελτιστοποιούν την απόδοση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης παρέχοντας μια σουίτα εργαλείων οπτικοποίησης. Το TensorBoard επιτρέπει στους χρήστες να οπτικοποιούν διάφορες πτυχές τους
Τι είναι το TensorFlow;
Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google και χρησιμοποιείται ευρέως στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Έχει σχεδιαστεί για να επιτρέπει σε ερευνητές και προγραμματιστές να δημιουργούν και να αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης αποτελεσματικά. Το TensorFlow είναι ιδιαίτερα γνωστό για την ευελιξία, την επεκτασιμότητα και την ευκολία χρήσης του, καθιστώντας το μια δημοφιλή επιλογή και για τα δύο
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρώτα βήματα στη Μηχανική Εκμάθηση, Προβλέψεις χωρίς διακομιστή σε κλίμακα
Τι είναι ο ταξινομητής;
Ένας ταξινομητής στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης είναι ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί να προβλέπει την κατηγορία ή την κλάση ενός δεδομένου σημείου δεδομένων εισόδου. Είναι μια θεμελιώδης έννοια στην εποπτευόμενη μάθηση, όπου ο αλγόριθμος μαθαίνει από δεδομένα εκπαίδευσης με ετικέτα για να κάνει προβλέψεις για αόρατα δεδομένα. Οι ταξινομητές χρησιμοποιούνται ευρέως σε διάφορες εφαρμογές
Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
Η Eager execution στο TensorFlow είναι μια λειτουργία που επιτρέπει πιο διαισθητική και διαδραστική ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο κατά τα στάδια δημιουργίας πρωτοτύπων και εντοπισμού σφαλμάτων της ανάπτυξης του μοντέλου. Στο TensorFlow, η Eager execution είναι ένας τρόπος άμεσης εκτέλεσης πράξεων για την επιστροφή συγκεκριμένων τιμών, σε αντίθεση με την παραδοσιακή εκτέλεση βάσει γραφήματος όπου
Πώς μπορεί κανείς να αρχίσει να φτιάχνει μοντέλα AI στο Google Cloud για προβλέψεις χωρίς διακομιστή σε κλίμακα;
Για να ξεκινήσετε το ταξίδι της δημιουργίας μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης (AI) χρησιμοποιώντας το Google Cloud Machine Learning για προβλέψεις χωρίς διακομιστή σε κλίμακα, πρέπει να ακολουθήσετε μια δομημένη προσέγγιση που περιλαμβάνει πολλά βασικά βήματα. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν την κατανόηση των βασικών στοιχείων της μηχανικής μάθησης, την εξοικείωση με τις υπηρεσίες AI του Google Cloud, τη δημιουργία ενός περιβάλλοντος ανάπτυξης, την προετοιμασία και
Γιατί έχουν αφαιρεθεί οι περίοδοι σύνδεσης από το TensorFlow 2.0 υπέρ της ανυπόμονης εκτέλεσης;
Στο TensorFlow 2.0, η έννοια των περιόδων σύνδεσης έχει αφαιρεθεί προς όφελος της εκτέλεσης με ανυπομονησία, καθώς η ανυπόμονη εκτέλεση επιτρέπει την άμεση αξιολόγηση και τον ευκολότερο εντοπισμό σφαλμάτων των λειτουργιών, καθιστώντας τη διαδικασία πιο διαισθητική και Pythonic. Αυτή η αλλαγή αντιπροσωπεύει μια σημαντική αλλαγή στον τρόπο λειτουργίας και αλληλεπίδρασης του TensorFlow με τους χρήστες. Στο TensorFlow 1.x, χρησιμοποιήθηκαν οι συνεδρίες
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Εργαλεία Google για μηχανική εκμάθηση, Εκτύπωση δηλώσεων στο TensorFlow
Το Google Vision API ενεργοποιεί την αναγνώριση προσώπου;
Το Google Cloud Vision API είναι ένα ισχυρό εργαλείο που παρέχει διάφορες δυνατότητες ανάλυσης εικόνων, συμπεριλαμβανομένου του εντοπισμού και της αναγνώρισης προσώπων μέσα σε εικόνες. Ωστόσο, είναι απαραίτητο να αποσαφηνιστεί η διάκριση μεταξύ ανίχνευσης προσώπου και αναγνώρισης προσώπου για την αντιμετώπιση του προβλήματος. Η ανίχνευση προσώπου, γνωστή και ως ανίχνευση προσώπου, είναι η διαδικασία της
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Κατανόηση εικόνων, Ανίχνευση προσώπων
Πώς μπορεί κανείς να εφαρμόσει ένα μοντέλο AI που κάνει μηχανική εκμάθηση;
Για να εφαρμοστεί ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που εκτελεί εργασίες μηχανικής μάθησης, πρέπει να κατανοήσει κανείς τις θεμελιώδεις έννοιες και διαδικασίες που εμπλέκονται στη μηχανική μάθηση. Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που επιτρέπει στα συστήματα να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία χωρίς να προγραμματίζονται ρητά. Το Google Cloud Machine Learning παρέχει μια πλατφόρμα και εργαλεία
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Εισαγωγή, Τι είναι η μηχανική μάθηση
Αν κάποιος θέλει να αναγνωρίσει έγχρωμες εικόνες σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο, πρέπει να προσθέσει μια άλλη διάσταση από την αναγνώριση εικόνων σε κλίμακα του γκρι;
Όταν εργάζεστε με συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) στον τομέα της αναγνώρισης εικόνων, είναι απαραίτητο να κατανοήσετε τις επιπτώσεις των έγχρωμων εικόνων έναντι των εικόνων σε κλίμακα του γκρι. Στο πλαίσιο της βαθιάς εκμάθησης με Python και PyTorch, η διάκριση μεταξύ αυτών των δύο τύπων εικόνων έγκειται στον αριθμό των καναλιών που διαθέτουν. Έγχρωμες εικόνες, συνήθως
Μπορεί η λειτουργία ενεργοποίησης να θεωρηθεί ότι μιμείται έναν νευρώνα στον εγκέφαλο είτε με πυροδότηση είτε όχι;
Οι συναρτήσεις ενεργοποίησης διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, χρησιμεύοντας ως βασικό στοιχείο για τον προσδιορισμό του εάν ένας νευρώνας πρέπει να ενεργοποιηθεί ή όχι. Η έννοια των λειτουργιών ενεργοποίησης μπορεί πράγματι να παρομοιαστεί με την πυροδότηση νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Ακριβώς όπως ένας νευρώνας στον εγκέφαλο πυροδοτείται ή παραμένει ανενεργός