டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
TensorFlow Playground என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு ஊடாடும் இணைய அடிப்படையிலான கருவியாகும், இது பயனர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைகளை ஆராயவும் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த தளம் ஒரு காட்சி இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, அங்கு பயனர்கள் வெவ்வேறு நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகள் மாதிரி செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை அவதானிக்கலாம். TensorFlow விளையாட்டு மைதானம் ஒரு மதிப்புமிக்க வளமாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் துறையில், ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகளின் பயன்பாடு ஒரு முழுமையான தேவை அல்ல, ஆனால் இது மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். கணக்கீடுகளைச் செய்ய அனுமதிப்பதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, வகைப்பாடு செய்ய ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல்
டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் (என்எஸ்எல்) பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்பது இயற்கையான வரைபடங்களுடன் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்தும் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். NSL இல், பேக் அண்டை நாடுகளின் API ஆனது வரைபட அமைப்பில் அண்டை முனைகளில் இருந்து தகவல்களைத் திரட்டுவதன் மூலம் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்க உதவுகிறது. வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் கையாளும் போது இந்த API குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
இயற்கையான வரைபடம் இல்லாத தரவுகளுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (NSL) என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது பயிற்சி செயல்முறையில் கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகள் பொதுவாக வரைபடங்களாகக் குறிப்பிடப்படுகின்றன, அங்கு முனைகள் நிகழ்வுகள் அல்லது அம்சங்களுடன் ஒத்திருக்கும், மேலும் விளிம்புகள் அவற்றுக்கிடையேயான உறவுகள் அல்லது ஒற்றுமைகளைப் பிடிக்கின்றன. டென்சர்ஃப்ளோவின் சூழலில், பயிற்சியின் போது வரைபட ஒழுங்குமுறை நுட்பங்களை இணைத்துக்கொள்ள NSL உங்களை அனுமதிக்கிறது.
ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு அடுக்கில் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது மனப்பாடம் செய்யும் அபாயத்தை அதிகப் பொருத்தத்திற்கு வழிவகுக்கும்?
ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு அடுக்கில் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது உண்மையில் மனப்பாடம் செய்வதற்கான அதிக ஆபத்தை ஏற்படுத்தலாம், இது அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு வழிவகுக்கும். ஒரு மாதிரியானது, பயிற்சித் தரவில் உள்ள விவரங்கள் மற்றும் சத்தம் ஆகியவற்றைக் கற்றுக் கொள்ளும்போது, அது மாடலின் செயல்திறனைப் பார்க்காத தரவுகளில் எதிர்மறையாகப் பாதிக்கும் அளவிற்கு அதிகமாக பொருத்துதல் ஏற்படுகிறது. இது ஒரு பொதுவான பிரச்சனை
இயற்கை வரைபடங்கள் என்றால் என்ன, அவை நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுமா?
இயற்கை வரைபடங்கள் நிஜ-உலக தரவின் வரைகலை பிரதிநிதித்துவங்களாகும், அங்கு முனைகள் நிறுவனங்களைக் குறிக்கின்றன, மேலும் விளிம்புகள் இந்த நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த வரைபடங்கள் பொதுவாக சமூக வலைப்பின்னல்கள், மேற்கோள் நெட்வொர்க்குகள், உயிரியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பல போன்ற சிக்கலான அமைப்புகளை மாதிரியாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இயற்கை வரைபடங்கள், தரவுகளில் இருக்கும் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் சார்புகளைப் படம்பிடித்து, அவற்றை பல்வேறு இயந்திரங்களுக்கு மதிப்புமிக்கதாக ஆக்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள கட்டமைப்பு உள்ளீடு ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சியை முறைப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படுமா?
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஒரு கட்டமைப்பாகும், இது நிலையான அம்ச உள்ளீடுகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட சமிக்ஞைகளை வரைபடங்களாகக் குறிப்பிடலாம், அங்கு முனைகள் நிகழ்வுகளுக்கு ஒத்திருக்கும் மற்றும் விளிம்புகள் அவற்றுக்கிடையேயான உறவுகளைப் பிடிக்கும். இந்த வரைபடங்கள் பல்வேறு வகையான குறியாக்கம் செய்ய பயன்படுத்தப்படலாம்
கணுக்கள் தரவுப் புள்ளிகளைக் குறிக்கும் மற்றும் விளிம்புகள் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கும் வரைபடத்தை உள்ளடக்கிய வரைபட ஒழுங்குமுறை நுட்பத்தில் பயன்படுத்தப்படும் வரைபடத்தை யார் உருவாக்குகிறார்கள்?
வரைபட முறைப்படுத்தல் என்பது இயந்திரக் கற்றலில் ஒரு அடிப்படை நுட்பமாகும், இதில் முனைகள் தரவுப் புள்ளிகளைக் குறிக்கும் மற்றும் விளிம்புகள் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கும் வரைபடத்தை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூடிய நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கின் (என்எஸ்எல்) சூழலில், தரவுப் புள்ளிகள் அவற்றின் ஒற்றுமைகள் அல்லது உறவுகளின் அடிப்படையில் எவ்வாறு இணைக்கப்படுகின்றன என்பதை வரையறுப்பதன் மூலம் வரைபடம் உருவாக்கப்படுகிறது. தி
பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் பல படங்களின் விஷயத்தில் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) பயன்படுத்தப்படுமா, ஏற்கனவே உள்ள படங்களின் அடிப்படையில் புதிய படங்களை உருவாக்குமா?
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது கூகுளால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நிலையான அம்ச உள்ளீடுகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சிக்னல்களைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த கட்டமைப்பானது, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு மேம்படுத்தக்கூடிய தரவு உள்ளார்ந்த கட்டமைப்பைக் கொண்டிருக்கும் சூழ்நிலைகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். கொண்ட சூழலில்