இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவுத்தொகுப்புகளை சேகரிக்கும் முறைகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவுத்தொகுப்புகளை சேகரிக்க பல முறைகள் உள்ளன. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வெற்றியில் இந்த முறைகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு மாதிரியின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. கைமுறை தரவு சேகரிப்பு, இணையம் உட்பட தரவுத்தொகுப்பு சேகரிப்புக்கான பல்வேறு அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம்
மாதிரியின் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு பிற தரவைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், பயிற்சி மற்றும் மாதிரிகள் மதிப்பீடு கூடுதல் தரவு பயன்பாடு உண்மையில் அவசியம். ஒரு தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்து மதிப்பிடுவது சாத்தியம் என்றாலும், மற்ற தரவுகளைச் சேர்ப்பது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை பெரிதும் மேம்படுத்தும். இது குறிப்பாக உண்மை
பயிற்சியின் போது CNN இன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான சில பொதுவான நுட்பங்கள் யாவை?
பயிற்சியின் போது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கின் (CNN) செயல்திறனை மேம்படுத்துவது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான பணியாகும். சிஎன்என்கள் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் சொற்பொருள் பிரிவு போன்ற பல்வேறு கணினி பார்வை பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. CNN இன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவது சிறந்த துல்லியம், விரைவான ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கும்.
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
சிஎன்என் பயிற்சிக்கு முன் தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சிக்கு முன் தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது மிகவும் முக்கியமானது. பல்வேறு முன் செயலாக்க நுட்பங்களைச் செய்வதன் மூலம், CNN மாதிரியின் தரம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம், இது மேம்பட்ட துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த விரிவான விளக்கம் தரவுத்தொகுப்பு முன்செயலாக்கம் ஏன் முக்கியமானது என்பதற்கான காரணங்களை ஆராயும்
ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் ஏன் கருதப்படுகிறது?
தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் பல முக்கியமான காரணங்களால் ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக கருதப்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் தரவு-உந்துதல் கொண்டவை, அதாவது அவற்றின் செயல்திறன் பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் மற்றும் பொருத்தத்தை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடைவதற்காக, அது
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 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.
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் "டேட்டா சேவர் மாறியின்" நோக்கம் என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் உள்ள "டேட்டா சேவர் மாறி" பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டு கட்டங்களின் போது சேமிப்பு மற்றும் நினைவக தேவைகளை மேம்படுத்துவதில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. இந்த மாறியானது தரவின் சேமிப்பையும் மீட்டெடுப்பையும் திறம்பட நிர்வகிப்பதற்கும், கிடைக்கக்கூடிய வளங்களை அதிகப்படுத்தாமல் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்குவதற்கு மாதிரியை செயல்படுத்துவதற்கும் பொறுப்பாகும். ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் பெரும்பாலும் கையாளுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், டென்சர்போர்டு, பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்செயலாக்குவதற்கு பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை என்ன?
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போன்ற பணிகளுக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (CNNs) சூழலில். முன்செயலாக்கத்தின் தரம் மற்றும் செயல்திறன் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் ஒட்டுமொத்த வெற்றியை கணிசமாக பாதிக்கலாம்
- 1
- 2