Čo je TensorBoard?
TensorBoard je výkonný vizualizačný nástroj v oblasti strojového učenia, ktorý sa bežne spája s TensorFlow, open source knižnicou strojového učenia od Googlu. Je navrhnutý tak, aby pomohol používateľom pochopiť, ladiť a optimalizovať výkon modelov strojového učenia tým, že poskytuje sadu vizualizačných nástrojov. TensorBoard umožňuje používateľom vizualizovať rôzne ich aspekty
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Predpovede bez servera v rozsahu
Čo je TensorFlow?
TensorFlow je open source knižnica strojového učenia vyvinutá spoločnosťou Google, ktorá je široko používaná v oblasti umelej inteligencie. Je navrhnutý tak, aby umožnil výskumníkom a vývojárom efektívne vytvárať a nasadzovať modely strojového učenia. TensorFlow je známy najmä svojou flexibilitou, škálovateľnosťou a jednoduchosťou použitia, vďaka čomu je obľúbenou voľbou pre oboch
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Predpovede bez servera v rozsahu
Čo je klasifikátor?
Klasifikátor v kontexte strojového učenia je model, ktorý je trénovaný na predpovedanie kategórie alebo triedy daného vstupného dátového bodu. Je to základný koncept v riadenom učení, kde sa algoritmus učí z označených trénovacích údajov, aby mohol predpovedať neviditeľné údaje. Klasifikátory sa široko používajú v rôznych aplikáciách
Bráni dychový režim distribuovanej výpočtovej funkcii TensorFlow?
Eager vykonávanie v TensorFlow je režim, ktorý umožňuje intuitívnejší a interaktívnejší vývoj modelov strojového učenia. Je to obzvlášť výhodné počas štádia prototypovania a ladenia pri vývoji modelu. V TensorFlow je dychtivé vykonávanie spôsobom okamžitého vykonávania operácií na vrátenie konkrétnych hodnôt, na rozdiel od tradičného vykonávania založeného na grafe, kde
Ako možno začať vytvárať modely AI v službe Google Cloud pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu?
Ak sa chcete vydať na cestu vytvárania modelov umelej inteligencie (AI) pomocou Google Cloud Machine Learning pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu, musíte postupovať podľa štruktúrovaného prístupu, ktorý zahŕňa niekoľko kľúčových krokov. Tieto kroky zahŕňajú pochopenie základov strojového učenia, oboznámenie sa so službami AI Google Cloud, nastavenie vývojového prostredia, prípravu a
Prečo boli relácie odstránené z TensorFlow 2.0 v prospech dychtivého vykonávania?
V TensorFlow 2.0 bol koncept relácií odstránený v prospech dychtivého vykonávania, pretože dychtivé vykonávanie umožňuje okamžité vyhodnotenie a jednoduchšie ladenie operácií, vďaka čomu je proces intuitívnejší a Pythonic. Táto zmena predstavuje významný posun v tom, ako TensorFlow funguje a komunikuje s používateľmi. V TensorFlow 1.x boli relácie zvyknuté
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nástroje Google pre strojové učenie, Tlač výpisov v TensorFlow
Umožňuje Google Vision API rozpoznávanie tváre?
Google Cloud Vision API je výkonný nástroj, ktorý poskytuje rôzne možnosti analýzy obrázkov vrátane detekcie a rozpoznávania tvárí na obrázkoch. Je však nevyhnutné objasniť rozdiel medzi detekciou tváre a rozpoznávaním tváre, aby sme mohli vyriešiť danú otázku. Detekcia tváre, tiež známa ako detekcia tváre, je proces
Ako sa implementuje model AI, ktorý vykonáva strojové učenie?
Na implementáciu modelu AI, ktorý vykonáva úlohy strojového učenia, je potrebné porozumieť základným konceptom a procesom zahrnutým do strojového učenia. Strojové učenie (ML) je podmnožinou umelej inteligencie (AI), ktorá umožňuje systémom učiť sa a zlepšovať sa na základe skúseností bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Google Cloud Machine Learning poskytuje platformu a nástroje
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Ak niekto chce rozpoznať farebné obrázky na konvolučnej neurónovej sieti, musí pridať ďalší rozmer pri rozpoznávaní obrázkov v odtieňoch šedej?
Pri práci s konvolučnými neurónovými sieťami (CNN) v oblasti rozpoznávania obrázkov je nevyhnutné pochopiť dôsledky farebných obrázkov oproti obrázkom v odtieňoch šedej. V kontexte hlbokého učenia s Pythonom a PyTorch spočíva rozdiel medzi týmito dvoma typmi obrázkov v počte kanálov, ktoré majú. Farebné obrázky, bežne
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, úvod, Úvod do hlbokého učenia s programami Python a Pytorch
Dá sa uvažovať o tom, že aktivačná funkcia napodobňuje neurón v mozgu buď s výstrelom alebo nie?
Aktivačné funkcie zohrávajú kľúčovú úlohu v umelých neurónových sieťach a slúžia ako kľúčový prvok pri určovaní, či by mal byť neurón aktivovaný alebo nie. Koncept aktivačných funkcií možno skutočne prirovnať k vystreľovaniu neurónov v ľudskom mozgu. Rovnako ako neurón v mozgu vystrelí alebo zostane neaktívny
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, úvod, Úvod do hlbokého učenia s programami Python a Pytorch