Kaj je TensorBoard?
TensorBoard je zmogljivo orodje za vizualizacijo na področju strojnega učenja, ki je običajno povezano s TensorFlow, Googlovo odprtokodno knjižnico strojnega učenja. Zasnovan je tako, da uporabnikom pomaga razumeti, odpravljati napake in optimizirati delovanje modelov strojnega učenja z zagotavljanjem nabora orodij za vizualizacijo. TensorBoard uporabnikom omogoča vizualizacijo različnih vidikov svojega
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kaj je TensorFlow?
TensorFlow je odprtokodna knjižnica strojnega učenja, ki jo je razvil Google in se pogosto uporablja na področju umetne inteligence. Zasnovan je tako, da raziskovalcem in razvijalcem omogoča učinkovito izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja. TensorFlow je še posebej znan po svoji prilagodljivosti, razširljivosti in enostavni uporabi, zaradi česar je priljubljena izbira za oba
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kaj je klasifikator?
Klasifikator v kontekstu strojnega učenja je model, ki je usposobljen za napovedovanje kategorije ali razreda dane vhodne podatkovne točke. To je temeljni koncept pri nadzorovanem učenju, kjer se algoritem uči iz označenih podatkov o usposabljanju, da naredi napovedi o nevidnih podatkih. Klasifikatorji se pogosto uporabljajo v različnih aplikacijah
Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
Nestrpno izvajanje v TensorFlow je način, ki omogoča bolj intuitiven in interaktiven razvoj modelov strojnega učenja. Še posebej je koristen med fazami izdelave prototipov in odpravljanja napak pri razvoju modela. V TensorFlow je vneto izvajanje način takojšnjega izvajanja operacij za vrnitev konkretnih vrednosti, v nasprotju s tradicionalnim izvajanjem na podlagi grafov, kjer
Kako lahko začnemo izdelovati modele umetne inteligence v Googlovem oblaku za predvidevanja brez strežnika v velikem obsegu?
Če se želimo podati na pot ustvarjanja modelov umetne inteligence (AI) z uporabo Googlovega strojnega učenja v oblaku za napovedi brez strežnikov v velikem obsegu, moramo slediti strukturiranemu pristopu, ki vključuje več ključnih korakov. Ti koraki vključujejo razumevanje osnov strojnega učenja, seznanitev s storitvami umetne inteligence Google Cloud, nastavitev razvojnega okolja, pripravo in
Zakaj so bile seje odstranjene iz TensorFlow 2.0 v korist nestrpnega izvajanja?
V TensorFlow 2.0 je bil koncept sej odstranjen v korist nestrpnega izvajanja, saj nestrpno izvajanje omogoča takojšnjo oceno in lažje odpravljanje napak v operacijah, zaradi česar je proces bolj intuitiven in Pythonic. Ta sprememba predstavlja pomemben premik v tem, kako TensorFlow deluje in komunicira z uporabniki. V TensorFlow 1.x so bile seje navajene na
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Googlova orodja za strojno učenje, Tiskanje izjav v programu TensorFlow
Ali Google Vision API omogoča prepoznavanje obraza?
Google Cloud Vision API je zmogljivo orodje, ki ponuja različne zmožnosti analize slik, vključno z zaznavanjem in prepoznavanjem obrazov v slikah. Vendar pa je bistveno razjasniti razliko med zaznavanjem obraza in prepoznavanjem obraza, da bi odgovorili na obravnavano vprašanje. Zaznavanje obrazov, znano tudi kot zaznavanje obrazov, je postopek
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Razumevanje slik, Odkrivanje obrazov
Kako implementirati model AI, ki izvaja strojno učenje?
Za implementacijo modela AI, ki izvaja naloge strojnega učenja, je treba razumeti temeljne koncepte in procese, vključene v strojno učenje. Strojno učenje (ML) je podmnožica umetne inteligence (AI), ki omogoča sistemom, da se učijo in izboljšujejo iz izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani. Google Cloud Machine Learning ponuja platformo in orodja
Če želimo prepoznati barvne slike na konvolucijski nevronski mreži, ali moramo dodati še eno dimenzijo pri prepoznavanju sivih slik?
Pri delu s konvolucijskimi nevronskimi mrežami (CNN) na področju prepoznavanja slik je bistveno razumeti posledice barvnih slik v primerjavi s sivinskimi slikami. V kontekstu globokega učenja s Pythonom in PyTorchom je razlika med tema dvema vrstama slik v številu kanalov, ki jih imata. Barvne slike, običajno
Ali se lahko šteje, da aktivacijska funkcija posnema nevron v možganih s proženjem ali ne?
Aktivacijske funkcije igrajo ključno vlogo v umetnih nevronskih mrežah, saj služijo kot ključni element pri določanju, ali naj se nevron aktivira ali ne. Koncept aktivacijskih funkcij je res mogoče primerjati z proženjem nevronov v človeških možganih. Tako kot se nevron v možganih sproži ali ostane neaktiven
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Predstavitev, Uvod v globoko učenje s Pythonom in Pytorchom