பயிற்சிகளில் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து நிஜ உலகத் தரவு எவ்வாறு வேறுபடலாம்?
டுடோரியல்களில் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து நிஜ-உலகத் தரவு கணிசமாக வேறுபடலாம், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்காக TensorFlow மற்றும் 3D convolutional neural networks (CNNs) மூலம் ஆழ்ந்த கற்றல். டுடோரியல்கள் பெரும்பாலும் எளிமையான மற்றும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை செயற்கையான நோக்கங்களுக்காக வழங்கும்போது, நிஜ-உலக தரவு பொதுவாக மிகவும் சிக்கலானது மற்றும்
ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது ML-குறிப்பிட்ட கருத்தில் என்னென்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட கருத்துகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்