CNNக்கான பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது? சம்பந்தப்பட்ட படிகளை விளக்குங்கள்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கான (CNN) பயிற்சித் தரவைத் தயாரிப்பது, உகந்த மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை உறுதிப்படுத்த பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. பயிற்சித் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு ஆகியவை CNN-ன் முறைகளை திறம்பட கற்றுக்கொள்வதற்கும் பொதுமைப்படுத்துவதற்கும் பெரிதும் செல்வாக்கு செலுத்துவதால் இந்த செயல்முறை முக்கியமானது. இந்த பதிலில், சம்பந்தப்பட்ட படிகளை ஆராய்வோம்
மாதிரி வரிசையின் அடிப்படையில் கற்றல் முறைகளிலிருந்து மாதிரியைத் தடுக்க பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
பயிற்சி மாதிரிகளின் வரிசையின் அடிப்படையில் கற்றல் முறைகளிலிருந்து ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைத் தடுக்க, பயிற்சித் தரவை மாற்றுவது அவசியம். தரவை மாற்றுவது, மாதிரிகள் வழங்கப்படும் வரிசையுடன் தொடர்புடைய சார்புகள் அல்லது சார்புகளை மாடல் கவனக்குறைவாகக் கற்றுக் கொள்ளாது என்பதை உறுதி செய்கிறது. இந்த பதிலில், நாம் பலவற்றை ஆராய்வோம்
Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் தரவை ஏற்ற மற்றும் முன் செயலாக்க தேவையான நூலகங்கள் என்ன?
Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் தரவை ஏற்ற மற்றும் முன்செயல்படுத்த, செயல்முறையை பெரிதும் எளிதாக்கும் தேவையான பல நூலகங்கள் உள்ளன. இந்த நூலகங்கள் தரவு ஏற்றுதல், முன் செயலாக்கம் மற்றும் கையாளுதலுக்கான பல்வேறு செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்கு தங்கள் தரவை திறம்பட தயார் செய்ய உதவுகிறது. தரவுகளுக்கான அடிப்படை நூலகங்களில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தேதி, உங்கள் சொந்த தரவில் ஏற்றுகிறது, தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow இன் உயர்நிலை APIகளைப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவை ஏற்றுதல் மற்றும் தயாரிப்பதில் உள்ள படிகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவின் உயர்நிலை APIகளைப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவை ஏற்றுவதும் தயாரிப்பதும், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வெற்றிகரமாகச் செயல்படுத்துவதற்கு முக்கியமான பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிகளில் தரவு ஏற்றுதல், தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு பெருக்கம் ஆகியவை அடங்கும். இந்த பதிலில், விரிவான மற்றும் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவதன் மூலம் இந்த ஒவ்வொரு படிநிலையையும் ஆராய்வோம். முதல் படி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ உயர்-நிலை API கள், தரவை ஏற்றுகிறது, தேர்வு ஆய்வு
BigQuery இல் தரவை ஏற்றும்போது Cloud Storage பக்கெட்டுக்கு பரிந்துரைக்கப்படும் இடம் எது?
Google Cloud Platform (GCP) இல் உள்ள Web UI ஐப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் தரவை ஏற்றும்போது, Cloud Storage பக்கெட்டுக்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட இடத்தைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். Cloud Storage பக்கெட், BigQuery இல் ஏற்றப்படுவதற்கு முன், தரவுக்கான இடைநிலை சேமிப்பக இடமாக செயல்படுகிறது. பரிந்துரைக்கப்பட்ட இடத்தைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், நீங்கள் மேம்படுத்தலாம்
- 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
BigQuery இணைய UIஐப் பயன்படுத்தி உங்கள் கணினியிலிருந்து நேரடியாகத் தரவை ஏற்றுவதற்கான வரம்பு என்ன?
BigQuery வலை UI, Google Cloud Platform (GCP) இன் ஒரு பகுதி, பயனர்கள் தங்கள் கணினிகளில் இருந்து நேரடியாக BigQuery இல் தரவை ஏற்றுவதற்கு வசதியான மற்றும் பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. இருப்பினும், இந்த முறையைப் பயன்படுத்தும் போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய சில வரம்புகள் உள்ளன. BigQuery இணைய UI ஐப் பயன்படுத்தி உங்கள் கணினியிலிருந்து நேரடியாக தரவை ஏற்றுவதற்கான வரம்பு 10MB
- 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
இணைய UI ஐப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் உள்ளூர் தரவை ஏற்ற இரண்டு வழிகள் யாவை?
கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் துறையில், குறிப்பாக Google Cloud Platform (GCP) சூழலில், இணைய UI ஐப் பயன்படுத்தி BigQuery இல் உள்ளூர் தரவை ஏற்ற இரண்டு வழிகள் உள்ளன. மேலும் பகுப்பாய்வு மற்றும் செயலாக்கத்திற்காக BigQuery இல் தரவை இறக்குமதி செய்யும் போது இந்த முறைகள் பயனர்களுக்கு நெகிழ்வுத்தன்மையையும் வசதியையும் வழங்குகிறது. முதல் முறை பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது
- 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
BigQuery இல் தரவை ஏற்றுவதற்கான இயல்புநிலை கோப்பு வடிவம் என்ன?
கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் கிளவுட் அடிப்படையிலான தரவுக் கிடங்கான BigQuery இல் தரவை ஏற்றுவதற்கான இயல்புநிலை கோப்பு வடிவம் புதிய வரியில் பிரிக்கப்பட்ட JSON வடிவமாகும். இந்த வடிவம் அதன் எளிமை, நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் பல்வேறு தரவு மூலங்களுடன் பொருந்தக்கூடிய தன்மைக்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்தப் பதிலில், புதிய வரியில் பிரிக்கப்பட்ட JSON வடிவம், அதன் நன்மைகள் மற்றும்
BigQuery இல் எங்கள் சொந்த தரவை ஏற்றுவதற்கான படிகள் என்ன?
உங்கள் சொந்த தரவை BigQuery இல் ஏற்ற, உங்கள் தரவுத்தொகுப்புகளை திறம்பட இறக்குமதி செய்து நிர்வகிக்க உதவும் தொடர்ச்சியான படிகளைப் பின்பற்றலாம். இந்த செயல்முறையானது தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குதல், ஒரு அட்டவணையை உருவாக்குதல் மற்றும் உங்கள் தரவை அந்த அட்டவணையில் ஏற்றுதல் ஆகியவை அடங்கும். கீழே உள்ள படிகள் விரிவான மற்றும் செயல்முறை மூலம் உங்களுக்கு வழிகாட்டும்
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது, தரவு சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டு இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு உகந்ததாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யும் பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிகளில் தரவு ஏற்றுதல், தரவு ஆய்வு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு மாற்றம் மற்றும் தரவு பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு படியும் தரவுத்தொகுப்பின் தரம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு பங்களிக்கிறது, துல்லியமான மாதிரி பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், கெராஸின் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு