מה זה TensorBoard?
TensorBoard הוא כלי ויזואליזציה רב עוצמה בתחום למידת מכונה המזוהה בדרך כלל עם TensorFlow, ספריית למידת המכונה בקוד פתוח של גוגל. הוא נועד לעזור למשתמשים להבין, לנפות באגים ולמטב את הביצועים של מודלים של למידת מכונה על ידי מתן חבילה של כלי הדמיה. TensorBoard מאפשר למשתמשים לדמיין היבטים שונים שלהם
מה זה TensorFlow?
TensorFlow היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח שפותחה על ידי גוגל ונמצאת בשימוש נרחב בתחום הבינה המלאכותית. הוא נועד לאפשר לחוקרים ולמפתחים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה ביעילות. TensorFlow ידוע במיוחד בגמישות, מדרגיות וקלות השימוש שלו, מה שהופך אותו לבחירה פופולרית עבור שניהם
מה זה מסווג?
מסווג בהקשר של למידת מכונה הוא מודל שמאומן לחזות את הקטגוריה או המחלקה של נקודת נתוני קלט נתונה. זוהי תפיסה בסיסית בלמידה מפוקחת, שבה האלגוריתם לומד מנתוני אימון מסומנים כדי לבצע תחזיות על נתונים בלתי נראים. מסווגים נמצאים בשימוש נרחב ביישומים שונים
האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
ביצוע להוט ב-TensorFlow הוא מצב המאפשר פיתוח אינטואיטיבי ואינטראקטיבי יותר של מודלים של למידת מכונה. זה מועיל במיוחד בשלבי אב-טיפוס וניפוי באגים של פיתוח המודל. ב-TensorFlow, ביצוע להוט הוא דרך לבצע פעולות באופן מיידי כדי להחזיר ערכים קונקרטיים, בניגוד לביצוע המסורתי המבוסס על גרפים.
איך אפשר להתחיל לייצר דגמי AI ב-Google Cloud לחיזוי ללא שרת בקנה מידה?
כדי לצאת למסע של יצירת מודלים של בינה מלאכותית (AI) באמצעות Google Cloud Machine Learning עבור תחזיות ללא שרתים בקנה מידה, יש לפעול לפי גישה מובנית הכוללת מספר שלבים מרכזיים. שלבים אלה כוללים הבנת היסודות של למידת מכונה, היכרות עם שירותי ה-AI של Google Cloud, הקמת סביבת פיתוח, הכנה ו
מדוע הסשנים הוסרו מה-TensorFlow 2.0 לטובת ביצוע נלהב?
ב-TensorFlow 2.0, המושג של סשנים הוסר לטובת ביצוע להוט, שכן ביצוע להוט מאפשר הערכה מיידית וניפוי באגים קל יותר של פעולות, מה שהופך את התהליך לאינטואיטיבי ופיתוני יותר. שינוי זה מייצג שינוי משמעותי באופן שבו TensorFlow פועל ומקיים אינטראקציה עם משתמשים. ב-TensorFlow 1.x, הפעלות היו רגילות
האם Google Vision API מאפשר זיהוי פנים?
ה-API של Google Cloud Vision הוא כלי רב עוצמה המספק יכולות שונות של ניתוח תמונות, כולל זיהוי וזיהוי של פרצופים בתוך תמונות. עם זאת, חיוני להבהיר את ההבחנה בין זיהוי פנים לזיהוי פנים כדי להתמודד עם השאלה העומדת על הפרק. זיהוי פנים, המכונה גם זיהוי פנים, הוא תהליך של
איך מיישמים מודל AI שעושה למידת מכונה?
כדי ליישם מודל AI המבצע משימות למידת מכונה, יש להבין את המושגים והתהליכים הבסיסיים המעורבים בלמידת מכונה. למידת מכונה (ML) היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI) המאפשרת למערכות ללמוד ולהשתפר מניסיון מבלי להיות מתוכנתים במפורש. Google Cloud Machine Learning מספק פלטפורמה וכלים
אם רוצים לזהות תמונות צבעוניות ברשת עצבית קונבולוציונית, האם צריך להוסיף מימד נוסף מזיהוי מחדש של תמונות בקנה מידה אפור?
כאשר עובדים עם רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) בתחום זיהוי התמונות, חיוני להבין את ההשלכות של תמונות צבע לעומת תמונות בגווני אפור. בהקשר של למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch, ההבחנה בין שני סוגי התמונות הללו נעוצה במספר הערוצים שיש להם. תמונות צבעוניות, בדרך כלל
האם פונקציית ההפעלה יכולה להיחשב כמחקה נוירון במוח עם ירי או לא?
פונקציות הפעלה ממלאות תפקיד מכריע ברשתות עצביות מלאכותיות, ומשמשות כמרכיב מפתח בקביעה אם יש להפעיל נוירון או לא. ניתן להשוות את הרעיון של פונקציות הפעלה לירי של נוירונים במוח האנושי. בדיוק כפי שנוירון במוח יורה או נשאר לא פעיל מבוסס