Სარჩევი:
ვიდეო: რა არის ჩარჩო მანქანათმცოდნეობაში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
Რა არის მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო . ა მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს უფრო მარტივად და სწრაფად შექმნან მანქანათმცოდნეობა მოდელები, ფუძემდებლური ალგორითმების სიზუსტეში მოხვედრის გარეშე.
ასევე იცით, რომელი ჩარჩოა საუკეთესო მანქანური სწავლისთვის?
მსურს განვიხილო აქ ტრენდული მანქანათმცოდნეობის ჩარჩოები
- TensorFlow. ამჟამად, TensorFlow არის პირველი ადგილი მანქანათმცოდნეობის ჩარჩოების სიაში.
- კაფე.
- Microsoft Cognitive Toolkit.
- ჩირაღდანი.
- MXNet.
- ჩაინერი.
- კერასი.
შემდგომში ჩნდება კითხვა, რა არის ჩარჩო ღრმა სწავლაში? ა ღრმა სწავლის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ ღრმა სწავლება მოდელები უფრო მარტივად და სწრაფად, ძირითადი ალგორითმების დეტალებში მოხვედრის გარეშე. ისინი წარმოადგენენ მკაფიო და ლაკონურ გზას მოდელების განსაზღვრისთვის წინასწარ ჩაშენებული და ოპტიმიზებული კომპონენტების კოლექციის გამოყენებით.
ამ გზით, რა არის ნერვული ქსელის ჩარჩო?
ჩირაღდანი არის მეცნიერული გამოთვლა ჩარჩო რომელიც გთავაზობთ მანქანური სწავლების ალგორითმების ფართო მხარდაჭერას. PyTorch ძირითადად არის პორტი ჩირაღდნის ღრმა სწავლისთვის ჩარჩო გამოიყენება ღრმა ასაშენებლად ნეირონული ქსელები და ტენსორული გამოთვლების შესრულება, რომლებიც მაღალია სირთულის თვალსაზრისით.
არის თუ არა TensorFlow ჩარჩო?
TensorFlow არის Google-ის ღია კოდის AI ჩარჩო მანქანური სწავლისთვის და მაღალი ხარისხის რიცხვითი გამოთვლებისთვის. TensorFlow არის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც იყენებს C++-ს მონაცემთა ნაკადის გრაფიკების ასაგებად და შესასრულებლად. იგი მხარს უჭერს მრავალი კლასიფიკაციისა და რეგრესიის ალგორითმს, და ზოგადად, ღრმა სწავლებას და ნერვულ ქსელებს.
გირჩევთ:
რა არის განზოგადების შეცდომა მანქანათმცოდნეობაში?
ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სასწავლო აპლიკაციებში მანქანათმცოდნეობის და სტატისტიკური სწავლის თეორიაში, განზოგადების შეცდომა (ასევე ცნობილია, როგორც შერჩევის გარეთ არსებული შეცდომა) არის საზომი იმისა, თუ რამდენად ზუსტად შეუძლია ალგორითმს წინასწარ უხილავი მონაცემების შედეგის მნიშვნელობები
რა არის მოდელის დრიფტი მანქანათმცოდნეობაში?
Ვიკიპედიიდან, უფასო ენციკლოპედიიდან. პროგნოზირებულ ანალიტიკასა და მანქანათმცოდნეობაში, კონცეფციის დრიფტი ნიშნავს, რომ სამიზნე ცვლადის სტატისტიკური თვისებები, რომლის პროგნოზირებასაც მოდელი ცდილობს, დროთა განმავლობაში იცვლება გაუთვალისწინებელი გზებით. ეს იწვევს პრობლემებს, რადგან დროთა განმავლობაში პროგნოზები ნაკლებად ზუსტი ხდება
რა არის რეგრესიის პრობლემა მანქანათმცოდნეობაში?
რეგრესიის პრობლემაა, როდესაც გამომავალი ცვლადი არის რეალური ან უწყვეტი მნიშვნელობა, როგორიცაა „ხელფასი“ან „წონა“. მრავალი განსხვავებული მოდელის გამოყენება შეიძლება, უმარტივესი არის ხაზოვანი რეგრესია. ის ცდილობს მონაცემების მორგებას საუკეთესო ჰიპერ თვითმფრინავით, რომელიც გადის წერტილებს
რა არის მოდელის დანერგვა მანქანათმცოდნეობაში?
რა არის მოდელის განლაგება? დანერგვა არის მეთოდი, რომლითაც თქვენ აერთიანებთ მანქანათმცოდნეობის მოდელს არსებულ საწარმოო გარემოში, რათა მიიღოთ პრაქტიკული ბიზნეს გადაწყვეტილებები მონაცემების საფუძველზე
რა არის მახასიათებლის შემცირება მანქანათმცოდნეობაში?
ფუნქციების შემცირების გამოყენების მიზანია ფუნქციების (ან ცვლადების) რაოდენობის შემცირება, რომლებიც კომპიუტერმა უნდა დაამუშავოს თავისი ფუნქციის შესასრულებლად. ფუნქციების შემცირება გამოიყენება ზომების რაოდენობის შესამცირებლად, რაც მონაცემებს ნაკლებად მწირს და სტატისტიკურად მნიშვნელოვანს ხდის მანქანური სწავლების აპლიკაციებისთვის