கூகுள் விஷன் ஏபிஐயில் பொருள் அங்கீகாரத்திற்கான சில முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள் யாவை?
கூகுள் கிளவுட்டின் மெஷின் லேர்னிங் திறன்களின் ஒரு பகுதியான கூகுள் விஷன் ஏபிஐ, பொருள் அங்கீகாரம் உட்பட மேம்பட்ட படத்தைப் புரிந்துகொள்ளும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. பொருள் அங்கீகாரத்தின் பின்னணியில், API ஆனது படங்களில் உள்ள பொருட்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள், API இன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வகைப்படுத்துவதற்கான குறிப்புப் புள்ளிகளாகச் செயல்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், பொருள்கள் கண்டறிதல்
திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
மேக்ஸ் பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) ஒரு முக்கியமான செயல்பாடாகும், இது அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளின் சூழலில், அம்ச வரைபடங்களைக் குறைக்க, கன்வல்யூஷனல் லேயர்களுக்குப் பிறகு அதிகபட்ச பூலிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைக்கும் போது முக்கியமான அம்சங்களைத் தக்கவைக்க உதவுகிறது. முதன்மை நோக்கம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) செயல்பாட்டில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும். CNNகளில், துல்லியமான வகைப்படுத்தலை எளிதாக்க, உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை உள்ளடக்குகிறது. படங்களின் மூல பிக்சல் மதிப்புகள் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு நேரடியாகப் பொருந்தாததால் இந்த செயல்முறை அவசியம். மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல்
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் துறையில், ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகளின் பயன்பாடு ஒரு முழுமையான தேவை அல்ல, ஆனால் இது மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். கணக்கீடுகளைச் செய்ய அனுமதிப்பதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, வகைப்பாடு செய்ய ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல்
TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
TensorFlow Keras Tokenizer API ஆனது, நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் ப்ராசஸிங் (NLP) பணிகளில் முக்கியமான படியான உரைத் தரவை திறமையான டோக்கனைசேஷன் செய்ய அனுமதிக்கிறது. TensorFlow Keras இல் டோக்கனைசர் நிகழ்வை உள்ளமைக்கும்போது, அமைக்கக்கூடிய அளவுருக்களில் ஒன்று `num_words` அளவுருவாகும், இது அதிர்வெண்ணின் அடிப்படையில் வைத்திருக்க வேண்டிய அதிகபட்ச சொற்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிடுகிறது.
TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
TensorFlow Keras Tokenizer API ஆனது உரையின் கார்பஸில் அடிக்கடி வரும் சொற்களைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படலாம். டோக்கனைசேஷன் என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) ஒரு அடிப்படை படியாகும், இது மேலும் செயலாக்கத்தை எளிதாக்குவதற்கு உரையை சிறிய அலகுகளாக, பொதுவாக சொற்கள் அல்லது துணை வார்த்தைகளாக உடைப்பதை உள்ளடக்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள டோக்கனைசர் ஏபிஐ திறமையான டோக்கனைசேஷனை அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், டோக்கனைசேஷன்
TOCO என்றால் என்ன?
டோகோ, டென்சர்ஃப்ளோ லைட் ஆப்டிமைசிங் கன்வெர்ட்டரைக் குறிக்கிறது, இது டென்சர்ஃப்ளோ சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும், இது மொபைல் மற்றும் எட்ஜ் சாதனங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. இந்த மாற்றியானது ஸ்மார்ட்ஃபோன்கள், IoT சாதனங்கள் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் போன்ற வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட இயங்குதளங்களில் பயன்படுத்துவதற்கு டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களை மேம்படுத்துவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. ஒரு சகாப்தம் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் ஒரு முழுமையான பாஸ் என்பதைக் குறிக்கிறது. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் (என்எஸ்எல்) பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஒரு ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குவதில் உண்மையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. NSL என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை பயிற்சி செயல்முறையில் ஒருங்கிணைக்கிறது, அம்சத் தரவு மற்றும் வரைபடத் தரவு இரண்டையும் மேம்படுத்துவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. பயன்படுத்துவதன் மூலம்