இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. ஒரு சகாப்தம் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் ஒரு முழுமையான பாஸ் என்பதைக் குறிக்கிறது. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1
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
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
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
ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்டுக்கான பயிற்சித் தரவை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்டுக்கான பயிற்சித் தரவை உருவாக்குவதன் நோக்கம், மனிதனைப் போன்ற பதில்களைப் புரிந்துகொண்டு உருவாக்கும் திறனை சாட்போட் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் ஆகும். பயிற்சித் தரவு, சாட்போட்டின் அறிவு மற்றும் மொழித் திறன்களுக்கான அடித்தளமாகச் செயல்படுகிறது, இது பயனர்களுடன் திறம்பட தொடர்பு கொள்ளவும், அர்த்தமுள்ளதாக வழங்கவும் அனுமதிக்கிறது.
AI பாங் கேமில் AI மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவு எவ்வாறு சேகரிக்கப்படுகிறது?
AI பாங் கேமில் AI மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக தரவு எவ்வாறு சேகரிக்கப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ள, விளையாட்டின் ஒட்டுமொத்த கட்டமைப்பு மற்றும் பணிப்பாய்வு ஆகியவற்றை முதலில் புரிந்துகொள்வது அவசியம். AI Pong என்பது TensorFlow.js ஐப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படும் ஆழமான கற்றல் திட்டமாகும், இது JavaScript இல் இயந்திர கற்றலுக்கான சக்திவாய்ந்த நூலகமாகும். இது டெவலப்பர்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow.js உடன் உலாவியில் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ.ஜெஸில் AI பாங், தேர்வு ஆய்வு
விளையாட்டுப் படிகளின் போது மதிப்பெண் எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் ஏஐ மூலம் கேம் விளையாட நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான கேம்ப்ளே படிகளின் போது, விளையாட்டின் நோக்கங்களை அடைவதில் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனின் அடிப்படையில் மதிப்பெண் கணக்கிடப்படுகிறது. ஸ்கோர் நெட்வொர்க்கின் வெற்றியின் அளவு அளவீடாக செயல்படுகிறது மற்றும் அதன் கற்றல் முன்னேற்றத்தை மதிப்பிட பயன்படுகிறது. புரிந்துகொள்வதற்கு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், பயிற்சி தரவு, தேர்வு ஆய்வு
விளையாட்டுப் படிகளின் போது தகவல்களைச் சேமிப்பதில் கேம் நினைவகத்தின் பங்கு என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI ஐப் பயன்படுத்தி கேம் விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிக்கும் சூழலில், கேம் பிளே படிகளின் போது தகவல்களைச் சேமிப்பதில் கேம் நினைவகத்தின் பங்கு முக்கியமானது. கேம் நினைவகம் என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க் கடந்த கால விளையாட்டு நிலைகள் மற்றும் செயல்கள் பற்றிய தகவல்களைத் தக்கவைத்து பயன்படுத்தும் பொறிமுறையைக் குறிக்கிறது. இந்த நினைவகம் விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், பயிற்சி தரவு, தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சி செயல்பாட்டில் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பயிற்சி தரவு பட்டியலின் முக்கியத்துவம் என்ன?
TensorFlow மற்றும் Open AI உடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பயிற்சி தரவு பட்டியல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த பட்டியல், பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பு என்றும் அறியப்படுகிறது, நரம்பியல் வலையமைப்பு வழங்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தும் அடித்தளமாக செயல்படுகிறது. அதன் முக்கியத்துவம் உள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், பயிற்சி தரவு, தேர்வு ஆய்வு
ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை விளையாடுவதற்கு பயிற்சியளிக்கும் சூழலில் பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை விளையாடுவதற்கு பயிற்சியளிக்கும் சூழலில் பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் நோக்கம், நெட்வொர்க்கிற்கு அது கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய பல்வேறு மற்றும் பிரதிநிதித்துவ உதாரணங்களை வழங்குவதாகும். பயிற்சி மாதிரிகள், பயிற்சி தரவு அல்லது பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள் என்றும் அழைக்கப்படும், ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை எவ்வாறு கற்பிக்க வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், பயிற்சி தரவு, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2