அரை மேற்பார்வை கற்றலின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
அரை-மேற்பார்வைக் கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றல் முன்னுதாரணமாகும், இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (அனைத்து தரவும் பெயரிடப்பட்டிருக்கும்) மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் (தரவு லேபிளிடப்படாத இடத்தில்) ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள ஒரு முன்மாதிரியாகும். அரை-கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றலில், அல்காரிதம் ஒரு சிறிய அளவு லேபிளிடப்பட்ட தரவு மற்றும் அதிக அளவு லேபிளிடப்படாத தரவு ஆகியவற்றின் கலவையிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது. பெறும்போது இந்த அணுகுமுறை குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
மைல்கல் கண்டறிதல் அம்சத்துடன் கூடுதலாக எல்லைப் பலகோணத் தகவலை எப்படிப் பயன்படுத்தலாம்?
மைல்கல் கண்டறிதல் அம்சத்துடன் கூடுதலாக Google Vision API வழங்கும் எல்லைப் பலகோணத் தகவல், படங்களின் புரிதல் மற்றும் பகுப்பாய்வை மேம்படுத்த பல்வேறு வழிகளில் பயன்படுத்தப்படலாம். எல்லைப் பலகோணத்தின் முனைகளின் ஆயத்தொலைவுகளைக் கொண்ட இந்தத் தகவல், பல்வேறு நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தக்கூடிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், அடையாளங்களைக் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஏன் ஆழம் என்று அழைக்கப்படுகின்றன?
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்புகள் முனைகளின் எண்ணிக்கையைக் காட்டிலும் அவற்றின் பல அடுக்குகளின் காரணமாக "ஆழமான" என்று அழைக்கப்படுகின்றன. "ஆழமான" என்ற சொல் நெட்வொர்க்கின் ஆழத்தைக் குறிக்கிறது, இது அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு லேயரும் நியூரான்கள் என்றும் அழைக்கப்படும் கணுக்களின் தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது, அவை உள்ளீட்டில் கணக்கீடுகளைச் செய்கின்றன.
CNN இல் கிளாஸ் லேபிள்களைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்த ஒரு-சூடான திசையன்களை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்கள்) கிளாஸ் லேபிள்களைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்த ஒரு-சூடான திசையன்கள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், சிஎன்என் என்பது பட வகைப்பாடு பணிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியாகும். சிஎன்என்களில் ஒரு-சூடான திசையன்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்து கொள்ள, முதலில் வகுப்பு லேபிள்களின் கருத்தையும் அவற்றின் பிரதிநிதித்துவத்தையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (CNNs) அடிப்படைப் படிகள் என்னென்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) என்பது ஒரு வகையான ஆழமான கற்றல் மாதிரி ஆகும், அவை பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் படப் பிரிவு போன்ற பல்வேறு கணினி பார்வை பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த ஆய்வுத் துறையில், சிஎன்என்கள் தானாகக் கற்று, படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கும் திறனின் காரணமாக மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது.
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் CNN மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்யலாம், மேலும் இந்த சூழலில் 85% துல்லியம் எதைக் குறிக்கிறது?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, பல அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு பொதுவான மெட்ரிக் துல்லியம், இது மதிப்பிடப்பட்ட மொத்த படங்களின் எண்ணிக்கையில் சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்ட படங்களின் விகிதத்தை அளவிடுகிறது. இந்த சூழலில், 85% துல்லியம் மாதிரி சரியாக அடையாளம் காணப்பட்டதைக் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், பிணையத்தைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
பட வகைப்பாடு பணிகளில் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) மாதிரியின் முக்கிய கூறுகள் யாவை?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) என்பது ஒரு வகை ஆழமான கற்றல் மாதிரியாகும், இது பட வகைப்பாடு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. CNNகள் காட்சித் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருப்பதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் பல்வேறு கணினி பார்வை பணிகளில் அதிநவீன செயல்திறனை அடைந்துள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளில் பயன்படுத்தப்படும் CNN மாதிரியின் முக்கிய கூறுகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், பிணையத்தைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில் படங்களையும் அவற்றின் வகைப்பாடுகளையும் காட்சிப்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில் படங்களையும் அவற்றின் வகைப்பாடுகளையும் காட்சிப்படுத்துவது பல முக்கிய நோக்கங்களுக்கு உதவுகிறது. இந்த செயல்முறை நெட்வொர்க்கின் உள் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு உதவுவது மட்டுமல்லாமல், அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிவதற்கும், கற்றறிந்த பிரதிநிதித்துவங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் உதவுகிறது. ஒன்று
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண CNNக்கு பயிற்சி அளிக்கும் சூழலில் கற்றல் விகிதத்தின் முக்கியத்துவம் என்ன?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சியில் கற்றல் விகிதம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் சூழலில், தேர்வுமுறை செயல்பாட்டின் போது மாதிரி அதன் அளவுருக்களை சரிசெய்யும் படி அளவை கற்றல் வீதம் தீர்மானிக்கிறது. இது ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர், இது கவனமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கை உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண CNN இல் உள்ளீட்டு அடுக்கு அளவு எவ்வாறு வரையறுக்கப்படுகிறது?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதற்கான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) உள்ளீட்டு அடுக்கு அளவு நெட்வொர்க்கிற்கு உள்ளீடாகப் பயன்படுத்தப்படும் படங்களின் அளவைக் கொண்டு தீர்மானிக்கப்படுகிறது. உள்ளீட்டு அடுக்கு அளவு எவ்வாறு வரையறுக்கப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கு, அதன் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டைப் பற்றிய அடிப்படை புரிதல் அவசியம்.