பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்புகளாக தரவைப் பிரிப்பது ஏன் முக்கியம்? சரிபார்ப்புக்காக பொதுவாக எவ்வளவு தரவு ஒதுக்கப்படுகிறது?
தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது, ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்கான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு (சிஎன்என்) பயிற்சி அளிப்பதில் முக்கியமான படியாகும். இந்த செயல்முறையானது, எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த துறையில், ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியை ஒதுக்குவது பொதுவான நடைமுறை
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
CNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைத் தயாரிக்க, பல முக்கியமான படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த படிகளில் தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், பெருக்குதல் மற்றும் பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். இந்தப் படிகளை கவனமாகச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், தரவு பொருத்தமான வடிவத்தில் இருப்பதையும், வலுவான CNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான போதுமான பன்முகத்தன்மையைக் கொண்டிருப்பதையும் உறுதிசெய்ய முடியும். தி
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளைக் கணிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும் சூழலில் சமநிலையான தரவை உள்ளீடு (X) மற்றும் வெளியீடு (Y) பட்டியல்களாகப் பிரிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்காக ஒரு தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பை (RNN) உருவாக்கும் சூழலில், சமச்சீர் தரவை உள்ளீடு (X) மற்றும் வெளியீடு (Y) பட்டியல்களாகப் பிரிப்பதன் நோக்கம், RNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் தரவைச் சரியாகக் கட்டமைப்பதாகும். கணிப்பில் RNNகளின் பயனுள்ள பயன்பாட்டிற்கு இந்த செயல்முறை முக்கியமானது
நேரத் தொடர் தரவுப் பகுப்பாய்விற்கான மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள தரவுத் தொகுப்பை எவ்வாறு பிரிப்பது?
தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNகள்) போன்ற ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி நேரத் தொடர் தரவு பகுப்பாய்வு செய்ய, மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள தரவுத் தொகுப்பைப் பிரிப்பது அவசியம். காணப்படாத தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பிடுவதற்கு இந்த மாதிரிக்கு வெளியே தொகுப்பு முக்கியமானது. இந்த ஆய்வுத் துறையில், குறிப்பாக கவனம் செலுத்துகிறது
Litecoin இன் எதிர்கால விலையைக் கணிக்க RNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைத் தயாரிப்பதற்குத் தேவையான படிகள் என்ன?
Litecoin இன் எதிர்கால விலையை கணிக்க, தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைத் தயாரிக்க, பல தேவையான நடவடிக்கைகளை எடுக்க வேண்டும். இந்த படிகளில் தரவு சேகரிப்பு, தரவு முன் செயலாக்கம், அம்ச பொறியியல் மற்றும் பயிற்சி மற்றும் சோதனை நோக்கங்களுக்காக தரவு பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். இந்த பதிலில், ஒவ்வொரு படிநிலையையும் விரிவாகப் பார்ப்போம்
எங்கள் பயிற்சித் தரவை பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாக எவ்வாறு பிரிப்பது? இந்த நடவடிக்கை ஏன் முக்கியமானது?
நாய்கள் vs பூனைகளை அடையாளம் காண ஒரு மாற்றத்தக்க நரம்பியல் வலையமைப்பை (CNN) திறம்பட பயிற்றுவிக்க, பயிற்சி தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. தரவுப் பிரித்தல் எனப்படும் இந்தப் படியானது, ஒரு வலுவான மற்றும் நம்பகமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கிறது. இந்த பதிலில், எப்படி செய்வது என்பது பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை தருகிறேன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் பயிற்சி மற்றும் சோதனை தொகுப்புகளை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளை உருவாக்க, கிடைக்கக்கூடிய தரவை இரண்டு தனித்தனி தரவுத்தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பதை உள்ளடக்கிய ஒரு முறையான செயல்முறையைப் பின்பற்றுகிறோம்: பயிற்சித் தொகுப்பு மற்றும் சோதனைத் தொகுப்பு. இந்தப் பிரிவானது, தரவுகளின் துணைக்குழுவில் நமது பின்னடைவு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும், பார்க்காத தரவுகளில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடவும் அனுமதிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது எங்கள் தரவை பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பின்னடைவு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது முக்கியம். தரவுப் பிரித்தல் எனப்படும் இந்த செயல்முறை, மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கு பங்களிக்கும் பல முக்கிய நோக்கங்களுக்கு உதவுகிறது. முதலாவதாக, தரவுப் பிரிப்பு அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது
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
- 1
- 2