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
ஆழ்ந்த கற்றலில் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை சமநிலைப்படுத்துவது ஏன் முக்கியம்?
பல காரணங்களுக்காக ஆழ்ந்த கற்றலில் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை சமநிலைப்படுத்துவது மிகவும் முக்கியமானது. இது மாதிரியானது ஒரு பிரதிநிதித்துவ மற்றும் பலதரப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, இது சிறந்த பொதுமைப்படுத்தலுக்கும், காணப்படாத தரவின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் வழிவகுக்கிறது. இந்தத் துறையில், பயிற்சி தரவின் தரம் மற்றும் அளவு ஆகியவை முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தேதி, உங்கள் சொந்த தரவில் ஏற்றுகிறது, தேர்வு ஆய்வு
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்கான தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும் சூழலில் தரவை கைமுறையாக சமநிலைப்படுத்துவதில் உள்ள படிகள் என்ன?
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்காக ஒரு தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பை (RNN) உருவாக்கும் சூழலில், தரவை கைமுறையாக சமநிலைப்படுத்துவது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கியமான படியாகும். தரவை சமநிலைப்படுத்துவது என்பது வர்க்க ஏற்றத்தாழ்வு பிரச்சினையை நிவர்த்தி செய்வதாகும், இது தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள நிகழ்வுகளின் எண்ணிக்கையில் குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாட்டைக் கொண்டிருக்கும் போது ஏற்படும்.
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை கணிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும் சூழலில் தரவை சமநிலைப்படுத்துவது ஏன் முக்கியம்?
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் நரம்பியல் வலையமைப்பை (RNN) உருவாக்கும் சூழலில், உகந்த செயல்திறன் மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை உறுதிப்படுத்த தரவை சமநிலைப்படுத்துவது முக்கியம். தரவை சமநிலைப்படுத்துதல் என்பது தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள எந்தவொரு வர்க்க ஏற்றத்தாழ்வையும் நிவர்த்தி செய்வதைக் குறிக்கிறது, அங்கு ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கான நிகழ்வுகளின் எண்ணிக்கை சமமாக விநியோகிக்கப்படவில்லை. இது