செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை தளத்தை வழங்குவதன் மூலம் MBARI இல் உள்ள விஞ்ஞானிகளுடன் டேனியலின் திட்டத்தில் TensorFlow முக்கிய பங்கு வகித்தது. கூகுள் உருவாக்கிய திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow, அதன் விரிவான செயல்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை காரணமாக AI சமூகத்தில் குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது.
டேனியலின் திட்டத்தில், கடலில் இருந்து சேகரிக்கப்பட்ட ஒலியியல் தரவுகளின் பரந்த அளவிலான பகுப்பாய்வு மற்றும் செயலாக்க டென்சர்ஃப்ளோ பயன்படுத்தப்பட்டது. MBARI இல் உள்ள விஞ்ஞானிகள் கடல் உயிரினங்களின் நடத்தை மற்றும் விநியோகம் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெற கடல் சூழல்களின் ஒலிக்காட்சியைப் படிப்பதில் ஆர்வம் காட்டினர். டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டேனியல் பல்வேறு வகையான கடல் ஒலிகளை வகைப்படுத்தி அடையாளம் காணக்கூடிய அதிநவீன இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க முடிந்தது.
TensorFlow இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாளும் திறன் ஆகும். டேனியலின் திட்டத்தில், டென்சர்ஃப்ளோ, மூல ஒலியியல் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்கவும், சுத்தம் செய்யவும், பகுப்பாய்வில் தலையிடக்கூடிய சத்தம் மற்றும் கலைப்பொருட்களை அகற்றவும் உதவியது. டென்சர்ஃப்ளோவின் நெகிழ்வான தரவு செயலாக்க திறன்கள், தரவு பெருக்கம் மற்றும் இயல்பாக்கம் போன்றவை, டேனியலை தரவுத்தொகுப்பின் தரத்தை மேம்படுத்த அனுமதித்தது, மேலும் துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை உறுதி செய்தது.
மேலும், டென்சர்ஃப்ளோவின் ஆழ்ந்த கற்றல் திறன்கள் டேனியலின் திட்டத்தில் கருவியாக இருந்தது. ஆழ்ந்த கற்றல், இயந்திரக் கற்றலின் துணைப் பகுதி, சிக்கலான தரவுகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள வடிவங்கள் மற்றும் அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க பல அடுக்குகளைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவின் ஆழமான கற்றல் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம், டேனியல் ஒலியியல் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்களை தானாகவே கற்று அடையாளம் காணக்கூடிய ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை வடிவமைத்து பயிற்சியளிக்க முடிந்தது.
டென்சர்ஃப்ளோவின் முன் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களின் விரிவான தொகுப்பும் டேனியலின் திட்டத்தில் விலைமதிப்பற்றதாக நிரூபிக்கப்பட்டது. பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட இந்த முன்-பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள், குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு ஒப்பீட்டளவில் எளிதாக மாற்றியமைக்கப்படலாம். டென்சர்ஃப்ளோவில் இருக்கும் முன் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டேனியல் தனது திட்டத்தை பூட்ஸ்ட்ராப் செய்து குறைந்த நேரத்தில் ஈர்க்கக்கூடிய முடிவுகளை அடைய முடிந்தது.
மேலும், டென்சர்ஃப்ளோவின் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள் டேனியலின் திட்டத்தில் முக்கிய பங்கு வகித்தன. TensorFlow பயனர்கள் தங்கள் மாதிரிகளின் உள் செயல்பாடுகளைப் பற்றிய நுண்ணறிவைப் பெற அனுமதிக்கும் காட்சிப்படுத்தல் நுட்பங்களின் வரம்பை வழங்குகிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் கற்றறிந்த அம்சங்கள் மற்றும் இடைநிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் காட்சிப்படுத்துவதன் மூலம், டேனியல் ஒலியியல் தரவுகளில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களை விளக்கவும் புரிந்துகொள்ளவும் முடிந்தது, மேலும் பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆய்வுக்கு உதவுகிறது.
AI மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பை வழங்குவதன் மூலம் MBARI இல் உள்ள விஞ்ஞானிகளுடன் டேனியலின் திட்டத்தில் TensorFlow முக்கிய பங்கு வகித்தது. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுதல், ஆழ்ந்த கற்றலை ஆதரித்தல், முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை வழங்குதல் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளை வழங்குதல் ஆகியவற்றின் திறன் கடலில் இருந்து சேகரிக்கப்பட்ட ஒலியியல் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் செயலாக்குவதற்கும் சிறந்த தேர்வாக அமைந்தது. டென்சர்ஃப்ளோவின் பல்துறைத்திறன் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை, ஒலிக் கடலின் ரகசியங்களை அவிழ்க்க டேனியலின் தேடலில் ஒரு விலைமதிப்பற்ற சொத்தாக அமைந்தது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் டேனியல் மற்றும் ஒலியின் கடல்:
- திமிங்கல அழைப்புகளின் ஸ்பெக்ட்ரோகிராம்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் குழு என்ன நுண்ணறிவுகளைப் பெற்றது?
- நீல திமிங்கலங்களின் பதிவு செய்யப்பட்ட ஆடியோவை டேனியலின் மென்பொருள் எவ்வாறு பகுப்பாய்வு செய்தது?
- டேனியலின் இசைப் பின்னணி ஒலி மற்றும் பொறியியலில் அவரது பணிக்கு எவ்வாறு பங்களித்தது?
- உயர்நிலைப் பள்ளியில் பட்டம் பெற்ற பிறகு பொறியியல் படிப்பைத் தொடர டேனியலைத் தூண்டியது எது?