இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் உரையாடல் உதவியில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உரையாடல் உதவி என்பது பயனர்களுடன் உரையாடல்களில் ஈடுபடக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவது, அவர்களின் வினவல்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்குவது. இந்த தொழில்நுட்பம் சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், வாடிக்கையாளர் சேவை பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் சூழலில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், எந்தவொரு திட்டத்தின் வெற்றிக்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றதாக இல்லாதபோது, அது துணை முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், கணக்கீட்டு செலவுகள் மற்றும் வளங்களின் திறமையற்ற பயன்பாடு. எனவே, வைத்திருப்பது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
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
உரை பிரித்தெடுப்பதற்கு Google Vision API ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான பயன்பாடுகள் யாவை?
கூகுள் விஷன் ஏபிஐ என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி படங்களிலிருந்து உரையைப் புரிந்து கொள்ளவும் பிரித்தெடுக்கவும் பயன்படுகிறது. அதன் மேம்பட்ட உரை அங்கீகார திறன்களுடன், API பல்வேறு களங்கள் மற்றும் தொழில்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம், இது பரந்த அளவிலான சாத்தியமான பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது. உரை பிரித்தெடுப்பதற்கு Google Vision API ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு சாத்தியமான பயன்பாடு ஆகும்
பாண்டாஸ் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உரையை மேலும் படிக்கக்கூடியதாக மாற்றுவது எப்படி?
கூகுள் விஷன் ஏபிஐயின் டெக்ஸ்ட் கண்டறிதல் மற்றும் படங்களிலிருந்து பிரித்தெடுத்தல் ஆகியவற்றின் பின்னணியில் பாண்டாஸ் லைப்ரரியைப் பயன்படுத்தி பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உரையின் வாசிப்புத் திறனை மேம்படுத்த, நாம் பல்வேறு நுட்பங்களையும் முறைகளையும் பயன்படுத்தலாம். பாண்டாஸ் நூலகம் தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது, இது பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உரையை முன்கூட்டியே செயலாக்க மற்றும் வடிவமைக்க உதவுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, காட்சி தரவில் உரையைப் புரிந்துகொள்வது, படத்திலிருந்து உரையைக் கண்டறிந்து பிரித்தெடுக்கிறது, தேர்வு ஆய்வு
Dataflowக்கும் BigQueryக்கும் என்ன வித்தியாசம்?
Dataflow மற்றும் BigQuery இரண்டும் தரவு பகுப்பாய்வுக்காக Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகள், ஆனால் அவை வெவ்வேறு நோக்கங்களுக்காக சேவை செய்கின்றன மற்றும் தனித்துவமான அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளன. இந்தச் சேவைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது, நிறுவனங்கள் தங்களின் பகுப்பாய்வுத் தேவைகளுக்கு சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முக்கியமானது. டேட்டாஃப்ளோ என்பது இணையாகச் செயல்படுத்த GCP ஆல் வழங்கப்படும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவையாகும்
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி அடிப்படை கருத்துக்கள், தரவு ஓட்டம்
மற்றொரு ML தீர்விலிருந்து தரவில் சார்பு இருப்பதைக் கண்டறிய ML ஐப் பயன்படுத்துவது சாத்தியமா?
மற்றொரு ML தீர்விலிருந்து தரவில் சார்பு இருப்பதைக் கண்டறிய இயந்திர கற்றலை (ML) பயன்படுத்துவது உண்மையில் சாத்தியமாகும். ML அல்காரிதம்கள் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் தரவுகளில் அவர்கள் கண்டறிந்த வடிவங்களின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், இந்த வழிமுறைகள் கவனக்குறைவாக பயிற்சித் தரவில் இருக்கும் சார்புகளைக் கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் நிலைநிறுத்தலாம். எனவே, இது முக்கியமானதாகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் என்பது தரவுகளை மட்டும் கையாளும் அல்காரிதம்களை மட்டுமே பற்றியது என்று கூற முடியுமா? எனவே இது தகவல்களைக் கையாளாது, தரவுகளிலிருந்து எழும் மற்றும் அறிவைக் கையாளாது, தகவலிலிருந்து எழும்?
இயந்திரக் கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு துணைப் புலமாகும், இது கணினிகள் தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளைக் கற்றுக் கொள்ள உதவும் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இயந்திரக் கற்றல் முதன்மையாகத் தரவைக் கையாள்கிறது என்பது உண்மையாக இருந்தாலும், அது எந்தத் தகவலையும் கையாளாது என்று கூறுவது தவறானது அல்லது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
Kaggle கர்னலில் தரவை திறம்பட கையாளவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் தேவையான தொகுப்புகளை எவ்வாறு நிறுவுவது?
Kaggle நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் நோக்கத்திற்காக Kaggle கர்னலில் தரவை திறம்பட கையாள மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய, குறிப்பிட்ட தொகுப்புகளை நிறுவ வேண்டியது அவசியம். இந்தத் தொகுப்புகள் தரவைப் படிக்க, முன் செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான அத்தியாவசிய கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், தேவையானவற்றை விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், காகில் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் போட்டியுடன் 3 டி கன்வெல்ஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க், கோப்புகளைப் படித்தல், தேர்வு ஆய்வு
கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங்கின் குறிக்கோள் என்ன, அது எவ்வாறு அடையப்படுகிறது?
k-means க்ளஸ்டரிங் என்பதன் குறிக்கோள், கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பை k தனித்தனி கிளஸ்டர்களாகப் பிரிப்பதாகும், இது தரவுக்குள் உள்ள அடிப்படை வடிவங்கள் அல்லது குழுக்களை அடையாளம் காண்பதாகும். இந்த மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் அல்காரிதம் ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியையும் க்ளஸ்டருக்கு அருகிலுள்ள சராசரி மதிப்புடன் ஒதுக்குகிறது, எனவே "k- அர்த்தம்" என்று பெயர். அல்காரிதம் ஆனது கிளஸ்டருக்குள் இருக்கும் மாறுபாட்டைக் குறைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, அல்லது