PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
PyTorch மற்றும் NumPy இரண்டும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்கள். இரண்டு நூலகங்களும் எண் கணக்கீடுகளுக்கான செயல்பாடுகளை வழங்கினாலும், அவற்றுக்கிடையே குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் உள்ளன, குறிப்பாக GPU இல் இயங்கும் கணக்கீடுகள் மற்றும் அவை வழங்கும் கூடுதல் செயல்பாடுகள். NumPy ஒரு அடிப்படை நூலகம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
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
பயிற்சி தரவை உருவாக்க தேவையான நூலகங்களை எப்படி இறக்குமதி செய்யலாம்?
Python மற்றும் TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் கொண்ட சாட்போட்டை உருவாக்க, பயிற்சி தரவை உருவாக்க தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வது அவசியம். இந்த நூலகங்கள், சாட்பாட் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தகுந்த வடிவத்தில் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்க, கையாள மற்றும் ஒழுங்கமைக்க தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான அடிப்படை நூலகங்களில் ஒன்று
படத்தின் தரவை நம்பி கோப்பில் சேமிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு நம்பி கோப்பில் படத் தரவைச் சேமிப்பது ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கியமான நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியில் பயன்படுத்தப்படும் 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கான (CNN) தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்கும் சூழலில். இந்த செயல்முறையானது படத் தரவை திறமையாக சேமித்து கையாளக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியில் நுரையீரல் ஸ்கேன்களை காட்சிப்படுத்துவதற்கு நாம் எந்த நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும்?
டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூடிய 3டி கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி காகில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போட்டியில் நுரையீரல் ஸ்கேன்களை காட்சிப்படுத்த, நாம் பல நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். இந்த நூலகங்கள் நுரையீரல் ஸ்கேன் தரவை ஏற்றுவதற்கும், முன்கூட்டியே செயலாக்குவதற்கும், காட்சிப்படுத்துவதற்கும் தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. 1. TensorFlow: TensorFlow என்பது ஒரு பிரபலமான ஆழ்ந்த கற்றல் நூலகமாகும், இது a
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், காண்பதற்குப், தேர்வு ஆய்வு
இந்த டுடோரியலில் என்ன நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படும்?
Kaggle போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கான 3D convolutional neural networks (CNNs) பற்றிய இந்த டுடோரியலில், நாங்கள் பல நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவோம். இந்த நூலகங்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கும் மருத்துவ இமேஜிங் தரவுகளுடன் வேலை செய்வதற்கும் அவசியம். பின்வரும் நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படும்: 1. TensorFlow: TensorFlow என்பது பிரபலமான திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும்.
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி புதிதாக ஒரு SVM ஐ உருவாக்க தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி புதிதாக ஒரு ஆதரவு திசையன் இயந்திரத்தை (SVM) உருவாக்க, தேவையான பல நூலகங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த நூலகங்கள் SVM அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதற்கும் பல்வேறு இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்வதற்கும் தேவையான செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. இந்த விரிவான பதிலில், SVM ஐ உருவாக்கப் பயன்படும் முக்கிய நூலகங்களைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், புதிதாக ஒரு எஸ்.வி.எம் உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
நம்பி லைப்ரரியைப் பயன்படுத்துவது யூக்ளிடியன் தூரத்தைக் கணக்கிடும் திறன் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
KNNN அல்காரிதம் போன்ற புரோகிராமிங் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்களின் சூழலில் யூக்ளிடியன் தூரத்தைக் கணக்கிடும் திறன் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையை மேம்படுத்துவதில் நம்பி லைப்ரரி முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. நம்பி என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த பைதான் நூலகமாகும், இது பெரிய, பல பரிமாண வரிசைகள் மற்றும் மெட்ரிக்குகளுக்கு ஆதரவை வழங்குகிறது, மேலும் கணிதத்தின் தொகுப்பையும் வழங்குகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் சொந்த கே அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறை, தேர்வு ஆய்வு
Python இல் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வழிமுறையை செயல்படுத்துவதற்கு இறக்குமதி செய்ய வேண்டிய தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்காக பைத்தானில் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த, பல நூலகங்கள் இறக்குமதி செய்யப்பட வேண்டும். இந்த நூலகங்கள் தேவையான கணக்கீடுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை திறம்பட செய்ய தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. NumPy, Pandas மற்றும் Scikit-learn ஆகியவை KNN அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய நூலகங்கள்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
ஸ்கிகிட்-லெர்ன் வகைப்படுத்திகளுடன் பணிபுரியும் போது தரவை நம்பி அரேக்கு மாற்றுவது மற்றும் மறுவடிவமைப்பு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் வகைப்படுத்திகளுடன் பணிபுரியும் போது, தரவை நம்பி வரிசையாக மாற்றுவது மற்றும் மறுவடிவமைப்பு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. இந்த நன்மைகள் நம்பி வரிசைகளின் திறமையான மற்றும் உகந்த தன்மையிலிருந்து உருவாகின்றன, அத்துடன் மறுவடிவமைப்பு செயல்பாட்டால் வழங்கப்படும் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் வசதி. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2