திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
டென்சர்போர்டு என்றால் என்ன?
TensorBoard என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது பொதுவாக Google இன் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமான TensorFlow உடன் தொடர்புடையது. காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளின் தொகுப்பை வழங்குவதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்ளவும், பிழைத்திருத்தவும், மேம்படுத்தவும் பயனர்களுக்கு உதவும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. TensorBoard பயனர்களின் பல்வேறு அம்சங்களைக் காட்சிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் மூலம் கணிப்புகளை விளக்குவதற்கான சில நுட்பங்கள் யாவை?
ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியால் செய்யப்பட்ட கணிப்புகளை விளக்குவது அதன் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மாதிரியால் கற்றுக் கொள்ளப்பட்ட அடிப்படை வடிவங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் இன்றியமையாத அம்சமாகும். இந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், கணிப்புகளை விளக்குவதற்கும், மாதிரியின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையைப் பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்துவதற்கும் பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒன்று
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை எவ்வாறு வரைபடமாக்குவது?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை வரைபடமாக்க, பைதான் மற்றும் பைடார்ச்சில் கிடைக்கும் பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம். எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் அதன் பயிற்சி மற்றும் மேம்படுத்தல் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளைக் கண்காணிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. இதில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், மாதிரி பகுப்பாய்வு, தேர்வு ஆய்வு
வெவ்வேறு மாடல்களின் செயல்திறனைக் காட்சிப்படுத்துவதற்கும் ஒப்பிடுவதற்கும் டென்சர்போர்டு எவ்வாறு உதவுகிறது?
டென்சர்போர்டு என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் வெவ்வேறு மாதிரிகளின் செயல்திறனைக் காட்சிப்படுத்தவும் ஒப்பிடவும் பெரிதும் உதவுகிறது, குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் துறையில். பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டின் போது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் புரிந்து கொள்வதற்கும் இது ஒரு விரிவான மற்றும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், டென்சர்போர்டு, டென்சர்போர்டுடன் மேம்படுத்துகிறது, தேர்வு ஆய்வு
மறுஅளவிடப்பட்ட படங்களை கட்ட வடிவத்தில் காண்பிக்க குறியீட்டை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
மறுஅளவிடப்பட்ட படங்களை கட்ட வடிவத்தில் காண்பிக்க குறியீட்டை மாற்ற, பைத்தானில் உள்ள matplotlib நூலகத்தைப் பயன்படுத்தலாம். Matplotlib என்பது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் சதி நூலகமாகும், இது காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குவதற்கான பல்வேறு செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. முதலில், தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். TensorFlow க்கு கூடுதலாக, நாங்கள் இறக்குமதி செய்வோம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில் படங்களையும் அவற்றின் வகைப்பாடுகளையும் காட்சிப்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில் படங்களையும் அவற்றின் வகைப்பாடுகளையும் காட்சிப்படுத்துவது பல முக்கிய நோக்கங்களுக்கு உதவுகிறது. இந்த செயல்முறை நெட்வொர்க்கின் உள் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு உதவுவது மட்டுமல்லாமல், அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிவதற்கும், கற்றறிந்த பிரதிநிதித்துவங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் உதவுகிறது. ஒன்று
MBARI இல் உள்ள விஞ்ஞானிகளுடன் டேனியலின் திட்டத்தில் TensorFlow என்ன பங்கு வகித்தது?
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.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், டேனியல் மற்றும் ஒலியின் கடல், தேர்வு ஆய்வு
முப்பரிமாண இடத்தில் ஒரு குவிட்டின் நிலையைக் காட்சிப்படுத்த Bloch sphere பிரதிநிதித்துவம் எவ்வாறு நம்மை அனுமதிக்கிறது?
Bloch sphere பிரதிநிதித்துவம் என்பது குவாண்டம் தகவல் கோட்பாட்டில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது முப்பரிமாண இடத்தில் ஒரு குவிட்டின் நிலையைக் காட்சிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. குவாண்டம் தகவலின் அடிப்படை அலகு இது ஒரு குவிட்டின் நிலையின் வடிவியல் பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகிறது. ப்ளாச் கோளமானது சுவிஸ் இயற்பியலாளர் பெலிக்ஸ் ப்ளாச்சின் நினைவாகப் பெயரிடப்பட்டது.
- வெளியிடப்பட்ட குவாண்டம் தகவல், EITC/QI/QIF குவாண்டம் தகவல் அடிப்படைகள், சுழல் அறிமுகம், ப்ளொச் கோளம், தேர்வு ஆய்வு
கிளவுட் டேட்டாலாப் என்றால் என்ன மற்றும் அதன் முக்கிய அம்சங்கள் என்ன?
கிளவுட் டேட்டாலாப் என்பது கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது பயனர்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை கூட்டு மற்றும் ஊடாடும் முறையில் பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகிறது. இது ஜூபிடர் நோட்புக்குகளின் நெகிழ்வுத்தன்மையை அளவிடுதல் மற்றும் ஜிசிபியின் பயன்பாட்டின் எளிமையுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. கிளவுட் டேட்டாலாப் பலவிதமான அம்சங்களை வழங்குகிறது, இது சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது
- 1
- 2