Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
TensorBoard- Տեսողական հավաքակազմ Tensorflow մոդելների համար
Սովորեք պատկերացնել չափումները, գրաֆիկները, կշիռների հիստոգրամը և կողմնակալությունները Tensorflow մոդելների համար՝ օգտագործելով TensorBoard
Այս հոդվածում դուք կսովորեք օգտագործել TensorBoard-ը՝ տարբեր դարաշրջանների կշիռների, գծապատկերների, պատկերների և հիստոգրամների ցուցադրման համար՝ TensorFlow-ում ստեղծված խորը ուսուցման մոդելի համար, ինչպես նաև ընդհանուր խնդիրներ, որոնց կարող եք հանդիպել TensorBoard-ի հետ: em>
Ի՞նչ է TensorBoard-ը
TensorBoard-ը տեսողականացման գործիքակազմ է..
Քվանտային սարքը ձեռք է բերում նմանակված քիմիական ռեակցիայի զգալի դանդաղեցում
Բեկորային նվաճման մեջ հետազոտողները օգտագործել են քվանտային սարքի հզորությունը՝ զգալիորեն դանդաղեցնելու նմանակված քիմիական ռեակցիան: Քվանտային տեխնոլոգիայի առաջընթացը թույլ է տվել գիտնականներին դանդաղեցնել ռեակցիան զարմանալիորեն 100 միլիարդ անգամ՝ սկիզբ դնելով ճշգրիտ քիմիական մանիպուլյացիաների և հետախուզման նոր դարաշրջանի:
Գիտնականները քվանտային համակարգիչ են օգտագործել՝ նմանակված քիմիական ռեակցիան դանդաղեցնելու համար 100 միլիարդ անգամ: Այս բեկումը կարող է հանգեցնել նոր..
Երբ օգտագործել լոգիստիկ ռեգրեսիան ընդդեմ խորը ուսուցման բիզնես խնդիրների համար
Ինչ վերաբերում է բնական լեզվի մշակման խնդիրների լուծմանը, ապա խորը ուսուցումը վերջին տարիներին դարձել է հայտնի և հզոր գործիք: Բայց չնայած դրա բազմաթիվ առավելություններին, դեռ կան իրավիճակներ, որտեղ լոգիստիկ ռեգրեսիան կարող է լինել նախընտրելի մեթոդ: Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք լոգիստիկ ռեգրեսիան ընտրելու հիմնավորումը խորը ուսուցման փոխարեն անգլերեն լեզվի մշակման հատուկ օգտագործման դեպքերի համար: Հասկանալով, թե երբ և ինչու այս մոտեցումը կարող է ավելի արդյունավետ լինել,..
Գործառույթների ուժը
Գործառույթների ներկայացման ուժը
Հրաժում. Սա n ակնարկներ Ֆունկցիաների ուժը դասի մասին (PadhAI onefourthlabs դասընթաց Առաջին դասընթաց խորը ուսուցման մասին )
Մենք հանդիպեցինք, որ ներկայումս հայտնի են MP Neuron, Perceptron, Sigmoid մոդելներ այդ մոդելներից, որոնցից մենք կարող ենք որոշ եզրակացություններ անել, ինչպիսիք են տվյալները, առաջադրանքը, մոդելը, կորուստը, ուսուցման գնահատումը (կոչվում է վեց բանկա):
Նույնիսկ այս մոդելների դեպքում մենք չենք կարող վարել ոչ գծային բաժանելի..
Բացահայտելով տվյալների ճարտարագիտության հրաշալիքները
Ես ոգեշնչվեցի գրել այս ստեղծագործությունը՝ ազդվելով մի քանի մասնագիտական սցենարներից, իմ անձնական փորձառություններից, լայնածավալ ընթերցումներից և բազմաթիվ քննարկումներից: Տվյալների ճարտարագիտության վերաբերյալ այս հաղորդագրության մեջ երկու միջադեպ ծառայեցին որպես կատալիզատոր.
Միջադեպ_1. Համայնքի գործառույթի ժամանակ: Մասնագիտությանս ու աշխատանքիս մասին հարցնելու մասին։ Ես զվարճացրի միջոցառման մենեջերին՝ ներկայանալով որպես «Տվյալների ինժեներ»: Տեսնելով նրա շփոթմունքը՝ ես..
Արհեստական ինտելեկտ՝ հիպերպարամետրեր
Խորը ուսուցման նեյրոնային ցանցի մոդելները ունեն բազմաթիվ պարամետրեր (օրինակ՝ կշիռներ և կողմնակալություններ), ինչպես նաև բավականին շատ հիպերպարամետրեր ։ Մենք գիտենք, թե ինչ պարամետրեր կան ավագ դպրոցից: Դրանք թվեր են, որոնք դուք միացնում եք գործառույթին: Բայց որո՞նք են հիպերպարամետրերը : Դե, դրանք հիմնականում տարբերակներ են, որոնք օգտագործվում են պարամետրերը պահպանող մոդել ստեղծելու համար:
Որոշ ժամանակ է պահանջվում իմանալու համար, թե որ հիպերպարամետրի պարամետրը հարմար է մոդելի..
Դանդաղ արտահոսքերը խորտակում են նավերը, և ընկերությունները…
Մեքենայի ուսուցումը փրկելու համար:
Փոքր և դանդաղ արտահոսքերը խորտակում են նավերը. համեմատաբար, դանդաղ և փոքր արտահոսքերը կարող են նաև զգալի կորուստներ առաջացնել ցանկացած բիզնեսի համար, եթե չհայտնաբերվեն և չշտկվեն վաղաժամ:
Հետաքրքիր են փոքր արտահոսքերը: Ենթադրենք, որ էլեկտրոնային առևտրի բիզնեսը վերջին օրվա ընթացքում տեսնում է գնումների 50%-ի անկում, որը կկանչվի ամբողջ ընկերությունը՝ գործադիր տնօրենից մինչև R&D, աջակցություն, որպեսզի հասկանանք, թե ինչու դա տեղի ունեցավ հնարավորինս արագ:..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..