2025 Muallif: Lynn Donovan | donovan@answers-technology.com. Oxirgi o'zgartirilgan: 2025-01-22 17:45
Nima bu Machine Learning Framework . A Machine Learning Framework dasturchilarga osonroq va tezroq qurish imkonini beruvchi interfeys, kutubxona yoki vositadir mashinani o'rganish modellar, asosiy algoritmlarning mayda-chuydalariga kirmasdan.
Shuningdek, bilingki, qaysi ramka mashinani o'rganish uchun eng yaxshisidir?
Men bu erda trend bo'lgan mashinani o'rganish ramkalarini muhokama qilmoqchiman
- TensorFlow. Hozirda TensorFlow Machine Learning ramkalar ro'yxatida birinchi o'rinda turadi.
- Kofe.
- Microsoft kognitiv asboblar to'plami.
- mash'al.
- MXNet.
- Chainer.
- Keras.
Keyinchalik savol tug'iladi: chuqur o'rganishda asos nima? A chuqur ta'lim tizimi interfeys, kutubxona yoki yaratishga imkon beruvchi vositadir chuqur o'rganish asosiy algoritmlarning tafsilotlariga kirmasdan modellarni osonroq va tezroq. Ular oldindan tuzilgan va optimallashtirilgan komponentlar to'plamidan foydalangan holda modellarni aniqlashning aniq va aniq usulini taqdim etadi.
Shu tarzda, neyron tarmoq ramkasi nima?
Torch - bu ilmiy hisoblash ramka bu mashinani o'rganish algoritmlarini keng qo'llab-quvvatlaydi. PyTorch asosan Torchni chuqur o'rganish portidir ramka chuqur qurish uchun ishlatiladi neyron tarmoqlari va murakkablik jihatidan yuqori bo'lgan tenzor hisoblarini bajarish.
TensorFlow ramkami?
TensorFlow Google’ning ochiq manbali AI ramka mashinani o'rganish va yuqori samarali raqamli hisoblash uchun. TensorFlow bu Python kutubxonasi boʻlib, u maʼlumotlar oqimi grafiklarini yaratish va bajarish uchun C++ tilini chaqiradi. U ko'plab tasniflash va regressiya algoritmlarini, umuman olganda, chuqur o'rganish va neyron tarmoqlarni qo'llab-quvvatlaydi.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli
Chuqur o'rganishda ramka nima?
Chuqur o'rganish ramkasi - bu asosiy algoritmlar tafsilotlariga kirmasdan, chuqur o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beruvchi interfeys, kutubxona yoki vosita. Ular oldindan tuzilgan va optimallashtirilgan komponentlar to'plamidan foydalangan holda modellarni aniqlashning aniq va qisqa usulini taqdim etadi