பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையே வழக்கமாக பரிந்துரைக்கப்படும் தரவு 80% முதல் 20% வரை பிரிக்கப்படுகிறதா?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையிலான வழக்கமான பிளவு நிலையானது அல்ல மேலும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்து மாறுபடும். இருப்பினும், பொதுவாக 70-80% தரவை பயிற்சிக்காக ஒதுக்கவும், மீதமுள்ள பகுதியை மதிப்பீட்டிற்காக ஒதுக்கவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது, இது சுமார் 20-30% இருக்கும். இந்தப் பிளவு அதை உறுதி செய்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு Tensorflow பயன்படுத்தப்படுமா?
TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றலுக்கான பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூலக் கட்டமைப்பாகும். இது கருவிகள், நூலகங்கள் மற்றும் வளங்களின் விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது, இது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த உதவுகிறது. ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (டிஎன்என்) சூழலில், டென்சர்ஃப்ளோ இந்த மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது மட்டுமல்லாமல், எளிதாக்கும் திறன் கொண்டது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், அதிக உற்பத்தி இயந்திர கற்றலுக்கான டென்சர்ஃப்ளோ ஹப்
பயிற்சியின் போது தரவுத்தொகுப்பில் பலமுறை மீண்டும் மீண்டும் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, தரவுத்தொகுப்பில் பல முறை திரும்பத் திரும்பச் செய்வது பொதுவான நடைமுறையாகும். சகாப்த அடிப்படையிலான பயிற்சி என அறியப்படும் இந்த செயல்முறை, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதிலும் சிறந்த பொதுமைப்படுத்தலை அடைவதிலும் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. பயிற்சியின் போது தரவுத்தொகுப்பைப் பலமுறை திரும்பத் திரும்பச் செய்வதற்கு முக்கியக் காரணம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், பயிற்சி மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியின் அமைப்பு என்ன?
நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு (NMT) மாதிரியானது ஆழ்ந்த கற்றல் அடிப்படையிலான அணுகுமுறையாகும், இது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. மூல மற்றும் இலக்கு மொழிகளுக்கு இடையே வரைபடத்தை நேரடியாக மாதிரியாக்குவதன் மூலம் உயர்தர மொழிபெயர்ப்புகளை உருவாக்கும் திறனின் காரணமாக இது குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது. இந்த பதிலில், NMT மாதிரியின் கட்டமைப்பை ஆராய்வோம், சிறப்பம்சமாக
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், ஒரு மாதிரி பயிற்சி, தேர்வு ஆய்வு
AI பாங் கேமில் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் வெளியீடு எவ்வாறு குறிப்பிடப்படுகிறது?
TensorFlow.jsஐப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்பட்ட AI பாங் கேமில், நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் வெளியீடு, கேம் முடிவெடுக்கவும், வீரரின் செயல்களுக்குப் பதிலளிக்கவும் உதவும் வகையில் குறிப்பிடப்படுகிறது. இது எவ்வாறு அடையப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ள, விளையாட்டு இயக்கவியல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பங்கு பற்றிய விவரங்களை ஆராய்வோம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow.js உடன் உலாவியில் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ.ஜெஸில் AI பாங், தேர்வு ஆய்வு
`ஃபிட்` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி நம் நெட்வொர்க்கை எப்படிப் பயிற்றுவிப்பது? பயிற்சியின் போது என்ன அளவுருக்களை சரிசெய்ய முடியும்?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள `ஃபிட்` செயல்பாடு ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பது, உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் விரும்பிய வெளியீட்டின் அடிப்படையில் மாதிரியின் அளவுருக்களின் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த செயல்முறை உகப்பாக்கம் என அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் நெட்வொர்க்கிற்கு முக்கியமானது. பயிற்சி அளிக்க
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சிக்கு முன் சேமித்த மாதிரி ஏற்கனவே உள்ளதா என்று பார்ப்பதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, பயிற்சி செயல்முறையைத் தொடங்குவதற்கு முன் சேமிக்கப்பட்ட மாதிரி ஏற்கனவே உள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்க வேண்டியது அவசியம். இந்த நடவடிக்கை பல நோக்கங்களுக்கு உதவுகிறது மற்றும் பயிற்சி பணிப்பாய்வுக்கு பெரிதும் பயனளிக்கும். நாய்கள் vs பூனைகளை அடையாளம் காண கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கை (CNN) பயன்படுத்தும் சூழலில், ஒரு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
செயலைக் கணிக்க நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒவ்வொரு கேம் மறு செய்கையின் போதும் செயல் எவ்வாறு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது?
ஒவ்வொரு கேம் மறு செய்கையின் போதும், நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தி செயலைக் கணிக்கும்போது, நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டின் அடிப்படையில் செயல் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. நியூரல் நெட்வொர்க் விளையாட்டின் தற்போதைய நிலையை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் சாத்தியமான செயல்களில் நிகழ்தகவு விநியோகத்தை உருவாக்குகிறது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட செயல் அதன் அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், நெட்வொர்க் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரி வரையறை செயல்பாட்டில் உள்ளீட்டு அடுக்கை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரி வரையறை செயல்பாட்டில் உள்ளீட்டு அடுக்கை உருவாக்க, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைக் கருத்துகளையும், ஒட்டுமொத்த கட்டமைப்பில் உள்ளீட்டு அடுக்கின் பங்கையும் நாம் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன்ஏஐ பயன்படுத்தி கேம் விளையாட நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிக்கும் சூழலில், உள்ளீட்டு அடுக்கு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், பயிற்சி மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திரக் கற்றலின் குறிக்கோள் என்ன, அது பாரம்பரிய நிரலாக்கத்திலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?
மெஷின் லேர்னிங்கின் குறிக்கோள், கணினிகள் வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல், அனுபவத்திலிருந்து தானாகக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் உதவும் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதாகும். இது பாரம்பரிய நிரலாக்கத்திலிருந்து வேறுபட்டது, குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்வதற்கு வெளிப்படையான வழிமுறைகள் வழங்கப்படுகின்றன. இயந்திர கற்றல் என்பது மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்சி செய்வதை உள்ளடக்கியது, அவை வடிவங்களைக் கற்று கணிப்புகளைச் செய்யலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு