PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
TensorBoard மற்றும் Matplotlib ஆகிய இரண்டும் PyTorch இல் செயல்படுத்தப்பட்ட ஆழமான கற்றல் திட்டங்களில் தரவு மற்றும் மாதிரி செயல்திறனைக் காட்சிப்படுத்துவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் சக்திவாய்ந்த கருவிகள் ஆகும். Matplotlib என்பது பல்வேறு வகையான வரைபடங்கள் மற்றும் விளக்கப்படங்களை உருவாக்கப் பயன்படும் பல்துறை சதி நூலகமாக இருந்தாலும், ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட சிறப்பு அம்சங்களை TensorBoard வழங்குகிறது. இந்த சூழலில், தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
பாண்டாஸ் தொகுதியைப் பயன்படுத்தி மைல்கல் தகவல்களை அட்டவணை வடிவத்தில் சேமிப்பதன் நன்மைகள் என்ன?
பாண்டாஸ் தொகுதியைப் பயன்படுத்தி அட்டவணை வடிவத்தில் மைல்கல் தகவலைச் சேமிப்பது மேம்பட்ட படப் புரிதல் துறையில் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது, குறிப்பாக Google விஷன் API மூலம் அடையாளங்களைக் கண்டறியும் சூழலில். இந்த அணுகுமுறை திறமையான தரவு கையாளுதல், பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் ஆகியவற்றை அனுமதிக்கிறது, ஒட்டுமொத்த பணிப்பாய்வுகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை பிரித்தெடுக்க உதவுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், அடையாளங்களைக் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow.js இணையப் பயன்பாட்டில் ஒரு வரி வரைபடத்தை எவ்வாறு காட்சிப்படுத்துவது?
வரி வரைபடம் என்பது TensorFlow.js இணையப் பயன்பாட்டில் தரவைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப் பயன்படும் சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும். TensorFlow.js என்பது ஜாவாஸ்கிரிப்ட் நூலகமாகும், இது டெவலப்பர்களை நேரடியாக உலாவியில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் அனுமதிக்கிறது. இணைய பயன்பாட்டில் வரி வரைபடங்களை இணைப்பதன் மூலம், பயனர்கள் தரவு போக்குகளை திறம்பட பகுப்பாய்வு செய்து விளக்க முடியும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow.js உடன் உலாவியில் ஆழமான கற்றல், அடிப்படை TensorFlow.js வலை பயன்பாடு, தேர்வு ஆய்வு
matplotlib ஐப் பயன்படுத்தி நுரையீரல் ஸ்கேன் துண்டுகளின் பிக்சல் வரிசைகளை எப்படிக் காட்டலாம்?
matplotlib ஐப் பயன்படுத்தி நுரையீரல் ஸ்கேன் துண்டுகளின் பிக்சல் வரிசைகளைக் காட்ட, நாம் ஒரு படிப்படியான செயல்முறையைப் பின்பற்றலாம். Matplotlib என்பது தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் பைதான் நூலகமாகும், மேலும் இது உயர்தர அடுக்குகள் மற்றும் படங்களை உருவாக்க பல்வேறு செயல்பாடுகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது. முதலில், தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். நாங்கள் matplotlib நூலகத்தை இறக்குமதி செய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், காண்பதற்குப், தேர்வு ஆய்வு
பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தலுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும் SVM வழங்கும் சில பண்புக்கூறுகள் யாவை? ஆதரவு திசையன்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் அவற்றின் இருப்பிடங்களை எவ்வாறு விளக்குவது?
ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும், இது பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த நோக்கங்களுக்காக பயனுள்ள பல பண்புகளை SVMகள் வழங்குகின்றன. இந்தப் பதிலில், இந்தப் பண்புக்கூறுகளில் சிலவற்றையும் அவற்றை எவ்வாறு விளக்குவது என்பதையும் விவாதிப்போம். 1. விளிம்பு: SVM இன் முக்கிய பண்புகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், எஸ்.வி.எம் அளவுருக்கள், தேர்வு ஆய்வு
சிதறல் சதியைப் பயன்படுத்தி ஒரு புதிய புள்ளி எந்த வகுப்பைச் சேர்ந்தது என்பதை நாம் எவ்வாறு பார்வைக்கு தீர்மானிக்க முடியும்?
இயந்திர கற்றல் துறையில், வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கான பிரபலமான வழிமுறைகளில் ஒன்று K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் ஆகும். இந்த அல்காரிதம் புதிய தரவுப் புள்ளிகளை பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் இருக்கும் தரவுப் புள்ளிகளின் அருகாமையின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்துகிறது. சிதறல் சதித்திட்டத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு புதிய புள்ளி எந்த வகுப்பைச் சேர்ந்தது என்பதை பார்வைக்கு தீர்மானிக்க ஒரு வழி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
Python இல் உள்ள matplotlib தொகுதியைப் பயன்படுத்தி தரவை எவ்வாறு காட்சிப்படுத்துவது?
பைத்தானில் உள்ள matplotlib தொகுதியானது செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் தரவைக் காட்சிப்படுத்துவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். பயனர்கள் தங்கள் தரவை நன்றாகப் புரிந்துகொள்வதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் உயர்தர அடுக்குகள் மற்றும் விளக்கப்படங்களை உருவாக்க அனுமதிக்கும் பரந்த அளவிலான செயல்பாடுகள் மற்றும் அம்சங்களை இது வழங்குகிறது. இந்த பதிலில், எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதை விளக்குகிறேன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், சிறந்த பொருத்தம் சாய்வு நிரலாக்க, தேர்வு ஆய்வு
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி ஒரு சிதறல் திட்டத்தில் உள்ள தரவுப் புள்ளிகளை நாம் எவ்வாறு காட்சிப்படுத்துவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், தரவுகளை காட்சிப்படுத்துவது தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் புரிந்துகொள்வதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். சிதறல் அடுக்குகள் பொதுவாக இரண்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவைக் காட்சிப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இதில் ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் ப்ளாட்டில் ஒரு மார்க்கரால் குறிப்பிடப்படுகிறது. பைதான் தயாரிக்கும் பல நூலகங்கள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், சிறந்த பொருத்தம் சாய்வு நிரலாக்க, தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு முன்னறிவிப்பு மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றில் முன்னறிவிக்கப்பட்ட தரவைக் காட்சிப்படுத்த வரைபடத்தை உருவாக்கும் போது அச்சுகளில் தேதிகளைச் சேர்ப்பது ஏன் முக்கியம்?
பின்னடைவு முன்னறிவிப்பு மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றில் முன்னறிவிக்கப்பட்ட தரவைக் காட்சிப்படுத்த ஒரு வரைபடத்தை உருவாக்கும் போது, அச்சுகளில் தேதிகளைச் சேர்ப்பது முக்கியம். இந்த நடைமுறையானது குறிப்பிடத்தக்க முக்கியத்துவத்தை கொண்டுள்ளது, ஏனெனில் இது வழங்கப்பட்ட தரவுகளுக்கு ஒரு தற்காலிக சூழலை வழங்குகிறது, இது காலப்போக்கில் மாறிகளுக்கு இடையிலான போக்குகள், வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகள் பற்றிய விரிவான புரிதலை எளிதாக்குகிறது. இணைத்துக்கொள்வதன் மூலம்
மற்ற Google Cloud Platform சேவைகளுடன் Cloud Datalab எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கிறது?
Cloud Datalab, Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் சக்திவாய்ந்த ஊடாடும் தரவு ஆய்வு மற்றும் பகுப்பாய்வுக் கருவி, திறமையான மற்றும் விரிவான தரவு பகுப்பாய்வு பணிப்பாய்வுகளை செயல்படுத்த பல்வேறு GCP சேவைகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு GCP இன் சேவைகள் மற்றும் கருவிகளின் முழு திறனையும் பயன்படுத்தி பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை செயலாக்க, பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்த பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. திறவுகோல் ஒன்று