பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள பெரிய தரவுத்தொகுப்பு, அளவு மற்றும் சிக்கலான தரவுகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பின் முக்கியத்துவம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் திறனில் உள்ளது. தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருக்கும் போது, அதில் உள்ளது
இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவுத்தொகுப்புகளை சேகரிக்கும் முறைகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவுத்தொகுப்புகளை சேகரிக்க பல முறைகள் உள்ளன. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வெற்றியில் இந்த முறைகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு மாதிரியின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. கைமுறை தரவு சேகரிப்பு, இணையம் உட்பட தரவுத்தொகுப்பு சேகரிப்புக்கான பல்வேறு அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம்
ஆழமான கற்றல் மாதிரியின் பயிற்சிக்கு மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பு எவ்வாறு உதவுகிறது?
ஆழமான கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பைக் கொண்டிருப்பது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது அதன் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களுக்கு பெரிதும் உதவுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் ஆகியவற்றுடன் ஆழ்ந்த கற்றல், பயிற்சி தரவின் தரம் மற்றும் பன்முகத்தன்மை ஆகியவை வெற்றியில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், டென்சர்போர்டு, பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
சாட்பாட் தரவுத்தொகுப்பு இடையகச் செயல்பாட்டில் `row_counter` மற்றும் `paired_rows` கவுண்டர்களை எவ்வாறு துவக்குவது?
சாட்பாட் தரவுத்தொகுப்பு இடையகச் செயல்பாட்டில் `row_counter` மற்றும் `paired_rows` கவுண்டர்களை துவக்க, நாம் முறையான அணுகுமுறையைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கவுண்டர்களை துவக்குவதன் நோக்கம், தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள வரிசைகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் ஜோடி தரவுகளின் எண்ணிக்கையைக் கண்காணிப்பதாகும். தரவு போன்ற பல்வேறு பணிகளுக்கு இந்தத் தகவல் முக்கியமானது
சாட்போட் பயிற்சிக்கான Reddit தரவுத்தொகுப்பைப் பெறுவதற்கான விருப்பங்கள் என்ன?
Reddit இயங்குதளத்தில் ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்டைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவுத்தொகுப்பைப் பெறுவது, செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு மதிப்புமிக்க ஆதாரமாக இருக்கும். ரெடிட் என்பது ஒரு சமூக ஊடக தளமாகும், இது பலதரப்பட்ட தலைப்புகளில் பல விவாதங்களை வழங்குகிறது, இது பயிற்சி தரவிற்கான சிறந்த ஆதாரமாக அமைகிறது. இல்
இரண்டு வகுப்புகள் மற்றும் அவற்றின் தொடர்புடைய அம்சங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பை வரையறுப்பதன் நோக்கம் என்ன?
இரண்டு வகுப்புகள் மற்றும் அவற்றுடன் தொடர்புடைய அம்சங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பை வரையறுப்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் போன்ற வழிமுறைகளை செயல்படுத்தும் போது. இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படையிலான அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் கோட்பாடுகளை ஆராய்வதன் மூலம் இந்த நோக்கத்தைப் புரிந்து கொள்ள முடியும். மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள் கற்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
கண்டறியும் விஸ்கான்சின் மார்பகப் புற்றுநோய் தரவுத்தளத்தில் ஒரு கலத்திற்கு எத்தனை அம்சங்கள் பிரித்தெடுக்கப்படுகின்றன?
நோயறிதல் விஸ்கான்சின் மார்பக புற்றுநோய் தரவுத்தளம் (DWBCD) என்பது மருத்துவ ஆராய்ச்சி மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பாகும். இது மார்பக வெகுஜனங்களின் நுண்ணிய ஊசி ஆஸ்பிரேட்டுகளின் (FNAs) டிஜிட்டல் மயமாக்கப்பட்ட படங்களிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட பல்வேறு அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது, இந்த வெகுஜனங்களை தீங்கற்ற அல்லது வீரியம் மிக்கதாக வகைப்படுத்தப் பயன்படுத்தலாம். கட்டிடத்தின் சூழலில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, கோலாபில் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
பேஷன் எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
பேஷன் எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம், கணினிப் பார்வைத் துறையில் இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான தரப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட அளவுகோலை வழங்குவதாகும். இந்த தரவுத்தொகுப்பு கையால் எழுதப்பட்ட பாரம்பரிய MNIST தரவுத்தொகுப்புக்கு மாற்றாக செயல்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ அறிமுகம், எம்.எல் உடன் அடிப்படை கணினி பார்வை, தேர்வு ஆய்வு
Google Cloud Storage இல் பதிவேற்றப்பட்ட கோப்பைப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் அட்டவணையை உருவாக்குவதற்கான படிகள் என்ன?
Google Cloud Storage இல் பதிவேற்றப்பட்ட கோப்பைப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் அட்டவணையை உருவாக்க, நீங்கள் தொடர்ச்சியான படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த செயல்முறையானது Google Cloud Platform இன் ஆற்றலைப் பயன்படுத்தவும், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு BigQuery இன் திறன்களைப் பயன்படுத்தவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. BigQuery இல் உள்ளூர் தரவை ஏற்றுவதன் மூலம், உங்களால் திறமையாக நிர்வகிக்கலாம் மற்றும் வினவலாம்
BigQuery இல் புதிய தரவு தொகுப்பை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
Google Cloud Platform (GCP) இல் உள்ள Web UI ஐப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் புதிய தரவுத் தொகுப்பை உருவாக்க, உங்கள் தரவைத் திறம்பட நிர்வகிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் உதவும் தொடர்ச்சியான படிகளைப் பின்பற்றலாம். BigQuery என்பது முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும், சர்வர் இல்லாத தரவுக் கிடங்காகும், இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு எதிராக SQL போன்ற வினவல்களை வேகமாக இயக்க உதவுகிறது. இது
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி உடன் தொடங்குதல், வலை UI ஐப் பயன்படுத்தி உள்ளூர் தரவை BigQuery இல் ஏற்றுகிறது, தேர்வு ஆய்வு