PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
PyTorch ஆனது GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிடலாம். PyTorch என்பது ஃபேஸ்புக்கின் AI ஆராய்ச்சி ஆய்வகத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் மாறும் கணக்கீட்டு வரைபட அமைப்பை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்கு இது மிகவும் பொருத்தமானது. NumPy, மறுபுறம், விஞ்ஞானத்திற்கான ஒரு அடிப்படை தொகுப்பு ஆகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பல போன்ற பணிகளுக்கான அடிப்படை கருவிகளாகும். ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டைப் பற்றி விவாதிக்கும் போது, வகுப்புகளுக்கு இடையே ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் கருத்தை புரிந்துகொள்வது முக்கியம். என்று அறிக்கை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
PyTorchல் பல GPU களில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது எளிமையான செயல் அல்ல, ஆனால் பயிற்சி நேரத்தை விரைவுபடுத்துதல் மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுதல் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். PyTorch, ஒரு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாக இருப்பதால், பல GPUகளில் கணக்கீடுகளை விநியோகிப்பதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இருப்பினும், பல GPUகளை அமைத்தல் மற்றும் திறம்பட பயன்படுத்துதல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உண்மையில் கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிடலாம். இந்த ஒப்பீட்டைப் புரிந்து கொள்ள, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் ஒரு மாதிரியில் அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் இருப்பதன் தாக்கங்களை நாம் ஆராய வேண்டும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு வகுப்பாகும்
இயந்திர கற்றலில் மேம்படுத்தல்களை நாம் ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?
இயந்திர கற்றலில் மேம்படுத்தல்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் அவை மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவுகின்றன, இறுதியில் மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகள் மற்றும் வேகமான பயிற்சி நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கும். செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள் அதிநவீன முடிவுகளை அடைவதற்கு அவசியம். விண்ணப்பிப்பதற்கான முக்கிய காரணங்களில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், உகப்பாக்கம், இயந்திர கற்றலுக்கான உகப்பாக்கம்
கண்டறியப்பட்ட லோகோ பற்றிய கூடுதல் தகவலை Google Vision API எவ்வாறு வழங்குகிறது?
கூகுள் விஷன் ஏபிஐ என்பது ஒரு படத்தில் உள்ள பல்வேறு காட்சி கூறுகளைக் கண்டறிந்து பகுப்பாய்வு செய்ய மேம்பட்ட படத்தைப் புரிந்துகொள்ளும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். API இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று, கண்டறியப்பட்ட லோகோக்களைப் பற்றிய கூடுதல் தகவல்களைக் கண்டறிந்து வழங்கும் திறன் ஆகும். இந்த செயல்பாடு குறிப்பாக பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், லோகோக்களைக் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
கையால் எழுதப்பட்ட படங்களிலிருந்து உரையைக் கண்டறிந்து பிரித்தெடுப்பதில் உள்ள சவால்கள் என்ன?
கையால் எழுதப்பட்ட படங்களிலிருந்து உரையைக் கண்டறிவது மற்றும் பிரித்தெடுப்பது, கையால் எழுதப்பட்ட உரையின் உள்ளார்ந்த மாறுபாடு மற்றும் சிக்கலான தன்மை காரணமாக பல சவால்களை முன்வைக்கிறது. இந்த துறையில், Google Vision API ஆனது, காட்சித் தரவிலிருந்து உரையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் பிரித்தெடுப்பதற்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கிறது. இருப்பினும், கடக்க வேண்டிய பல தடைகள் உள்ளன
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் விளக்க முடியுமா?
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் உண்மையில் விளக்கப்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைப் புலமாகும், இது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றும் அழைக்கப்படும் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் தரவுகளின் படிநிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்று, அவற்றைச் செயல்படுத்தும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
மாடல் அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருப்பதை எவ்வாறு அங்கீகரிப்பது?
ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருக்கிறதா என்பதை அறிய, ஒருவர் மிகை பொருத்துதலின் கருத்தையும் இயந்திர கற்றலில் அதன் தாக்கங்களையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வு மாதிரியின் முன்கணிப்பு திறனுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் மற்றும் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்
ஈஜர் பயன்முறை முடக்கப்பட்ட நிலையில் வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் தீமைகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறை என்பது ஒரு நிரலாக்க இடைமுகமாகும், இது செயல்களை உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது குறியீட்டை பிழைத்திருத்த மற்றும் புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது. இருப்பினும், ஈகர் பயன்முறையை முடக்கிய வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒப்பிடும்போது ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதில் பல தீமைகள் உள்ளன. இந்த பதிலில், இந்த குறைபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம். முக்கிய ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், டென்சர்ஃப்ளோ ஈஜர் பயன்முறை