சுவாச நோய்களைக் கண்டறிய மருத்துவர்களுக்கு உதவுவதற்காக தம்புவா பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலில் TensorFlow முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல், மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றின் செயல்முறையை எளிதாக்கும் பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை இது வழங்குகிறது.
TensorFlow இன் முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாளும் திறன் ஆகும். இது ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது பல இயந்திரங்களில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது, வேகமான செயலாக்கம் மற்றும் சிறந்த அளவிடுதல் ஆகியவற்றை செயல்படுத்துகிறது. தம்புவா பயன்பாட்டின் சூழலில் இது மிகவும் முக்கியமானது, அங்கு சுவாச நோய்களைத் துல்லியமாகக் கண்டறிய அதிக அளவிலான மருத்துவத் தரவுகள் செயலாக்கப்பட்டு பகுப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும்.
டென்சர்ஃப்ளோ கெராஸ் எனப்படும் உயர்நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கி பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. கெராஸ் சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளை வரையறுப்பதற்கு பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது மற்றும் டெவலப்பர்கள் வெவ்வேறு மாதிரி கட்டமைப்புகள் மற்றும் ஹைபர்பாராமீட்டர்களை எளிதாக பரிசோதனை செய்ய அனுமதிக்கிறது. தம்புவா பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் வளர்ச்சியில் இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை அவசியம், ஏனெனில் இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களை விரைவாக மீண்டும் செய்யவும் மற்றும் காலப்போக்கில் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
பயிற்சி மாதிரிகள் கூடுதலாக, TensorFlow அவற்றை மதிப்பிடுவதற்கும் நன்றாகச் சரிசெய்வதற்கும் கருவிகளை வழங்குகிறது. இது மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் மேம்படுத்தல் செயல்முறைக்கு வழிகாட்டுவதற்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய அளவீடுகள் மற்றும் இழப்பு செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ பல்வேறு தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களையும் ஆதரிக்கிறது, அதாவது ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட், இது மாதிரியின் அளவுருக்களை நன்றாக மாற்றவும் அதன் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும் பயன்படுகிறது.
மெஷின் லேர்னிங் மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டு, மேம்படுத்தப்பட்டவுடன், டென்சர்ஃப்ளோ அதை உற்பத்திச் சூழல்களில் பயன்படுத்துவதற்கான வழிமுறைகளை வழங்குகிறது. மாடலை இணையச் சேவையாகச் சேவை செய்தல், மொபைல் பயன்பாடுகளில் உட்பொதித்தல் அல்லது எட்ஜ் சாதனங்களில் இயக்குதல் உள்ளிட்ட பல்வேறு வரிசைப்படுத்தல் விருப்பங்களை இது ஆதரிக்கிறது. இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை தம்புவா பயன்பாட்டை பல்வேறு தளங்களில் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது மருத்துவர்கள் மற்றும் சுகாதார நிபுணர்களுக்கு வெவ்வேறு அமைப்புகளில் அணுகக்கூடியதாக உள்ளது.
சுருக்கமாக, TensorFlow தம்புவா பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல், பயிற்சி செய்தல், மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றுக்கான விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை இது வழங்குகிறது. பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளை திறம்பட கையாளும் டென்சர்ஃப்ளோவின் திறன், மாதிரி மேம்பாட்டிற்கான அதன் உயர்-நிலை API மற்றும் மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் வரிசைப்படுத்துதலுக்கான அதன் ஆதரவு ஆகியவை தம்புவா பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் சுவாச நோய் கண்டறிதல் மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
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?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள் (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி சுவாச நோய்களைக் கண்டறிய மருத்துவர்களுக்கு உதவுதல் (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)
- தேர்வு ஆய்வு