டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் (என்எஸ்எல்) பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்பது இயற்கையான வரைபடங்களுடன் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்தும் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். NSL இல், பேக் அண்டை நாடுகளின் API ஆனது வரைபட அமைப்பில் அண்டை முனைகளில் இருந்து தகவல்களைத் திரட்டுவதன் மூலம் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்க உதவுகிறது. வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் கையாளும் போது இந்த API குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகள் வரைபடத்தில் உள்ள விளிம்புகளால் வரையறுக்கப்படுகின்றன.
தொழில்நுட்ப அம்சங்களை ஆராய்வதற்கு, NSL இல் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் API ஒரு மைய முனை மற்றும் அதன் அண்டை முனைகளை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது, பின்னர் இந்த முனைகளை ஒன்றாக இணைத்து ஒரு பயிற்சி உதாரணத்தை உருவாக்குகிறது. அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், மாதிரியானது மத்திய முனை மற்றும் அதன் அண்டை நாடுகளின் கூட்டுத் தகவலிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள முடியும், பயிற்சியின் போது வரைபடத்தின் உலகளாவிய கட்டமைப்பைப் பிடிக்க உதவுகிறது. கற்றல் செயல்பாட்டில் முனைகளுக்கு இடையிலான உறவுகள் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டிருக்கும் வரைபடங்களுடன் பணிபுரியும் போது இந்த அணுகுமுறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
பேக் அண்டை நாடுகளின் API ஐ செயல்படுத்துவது, ஒரு மைய முனையின் அண்டை நாடுகளை எவ்வாறு பேக் செய்வது என்பதைக் குறிப்பிடும் ஒரு செயல்பாட்டை வரையறுக்கிறது. இந்தச் செயல்பாடு பொதுவாக மைய முனையையும் அதன் அண்டை நாடுகளையும் உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் மாதிரியானது பயிற்சிக்காகப் பயன்படுத்தக்கூடிய நிரம்பிய பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகிறது. இந்த பேக்கிங் செயல்பாட்டைத் தனிப்பயனாக்குவதன் மூலம், அண்டை முனைகளிலிருந்து தகவல் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது மற்றும் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளில் இணைக்கப்படுகிறது என்பதை பயனர்கள் கட்டுப்படுத்தலாம்.
ஒரு மேற்கோள் வலையமைப்பில் கணு வகைப்படுத்தும் பணியில் பேக் அண்டை API ஐப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு எடுத்துக்காட்டு காட்சி. இந்த சூழலில், ஒவ்வொரு முனையும் ஒரு அறிவியல் தாளைப் பிரதிபலிக்கிறது, மேலும் விளிம்புகள் தாள்களுக்கு இடையிலான மேற்கோள் உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. பேக் அண்டை நாடுகளின் API ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அவற்றின் உள்ளடக்கம் அல்லது தலைப்பின் அடிப்படையில் ஆவணங்களின் வகைப்பாட்டை மேம்படுத்த மேற்கோள் நெட்வொர்க்கிலிருந்து மாதிரியானது தகவலைப் பயன்படுத்த முடியும்.
NSL இல் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்பது வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது தரவுகளில் உள்ள வளமான தொடர்புடைய தகவலைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. அண்டை முனைகளிலிருந்து தகவல்களைத் திரட்டுவதன் மூலம், வரைபடத்தின் உலகளாவிய கட்டமைப்பை மாதிரி நன்றாகப் புரிந்துகொண்டு மேலும் தகவலறிந்த கணிப்புகளைச் செய்யலாம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- இயற்கையான வரைபடம் இல்லாத தரவுகளுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க