ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது என்றால் என்ன? எந்த வகையான கற்றல்: ஆழமான, குழுமம், பரிமாற்றம் சிறந்தது? கற்றல் காலவரையின்றி திறமையானதா?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் ஒரு "மாடல்" பயிற்சி என்பது வடிவங்களை அடையாளம் காணவும் உள்ளீட்டுத் தரவின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்யவும் ஒரு அல்காரிதம் கற்பிக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. இந்த செயல்முறை இயந்திர கற்றலில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், அங்கு மாதிரியானது எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது மற்றும் பார்க்காத தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய அதன் அறிவைப் பொதுமைப்படுத்துகிறது. அங்கு
பரிமாற்றக் கற்றல் என்றால் என்ன, ஏன் TensorFlow.jsக்கு இது ஒரு முக்கிய பயன்பாடாகும்?
இடமாற்றக் கற்றல் என்பது ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும், இது புதிய பணிகளைத் தீர்ப்பதற்கான தொடக்கப் புள்ளியாக முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாதிரியை எடுத்து, அதன் கற்றறிந்த அறிவை வேறு ஆனால் தொடர்புடைய சிக்கலைத் தீர்க்க மீண்டும் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை
புதிய வணிக வாய்ப்புகளை TensorFlow.js எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது?
TensorFlow.js என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் புதிய வணிக வாய்ப்புகளை செயல்படுத்தி, ஆழமான கற்றலின் திறன்களை உலாவியில் கொண்டு வரும் சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பாகும். இந்த அதிநவீன தொழில்நுட்பம் டெவலப்பர்களை நேரடியாக வலை பயன்பாடுகளில் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் திறனைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது பல்வேறு தொழில்களில் உள்ள வணிகங்களுக்கான பரந்த அளவிலான சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow.js உடன் உலாவியில் ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், 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
ஆழமான சிறுகோள் திட்டத்தில் அதிக அடுக்குகளை இணைப்பதன் நன்மைகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக சிறுகோள்களை இயந்திர கற்றல் மூலம் கண்காணிக்கும் களத்தில், ஆழமான சிறுகோள் திட்டத்தில் அதிக அடுக்குகளை இணைப்பது பல நன்மைகளை அளிக்கும். இந்த நன்மைகள் தரவுகளிலிருந்து சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கான ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் திறனில் இருந்து உருவாகின்றன, இது துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.
பட்டியலிடப்பட்ட புகைப்படங்களை வகைப்படுத்துவதற்கான மாதிரி கட்டமைப்பாக ரெஸ்நெட் 50 ஐ குழு ஏன் தேர்வு செய்தது?
ResNet 50 ஆனது Airbnb இன் இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டில் உள்ள பட்டியலிடப்பட்ட புகைப்படங்களை வகைப்படுத்துவதற்கான மாதிரி கட்டமைப்பாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது. ResNet 50 என்பது ஒரு ஆழமான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) ஆகும், இது பட வகைப்பாடு பணிகளில் சிறந்த செயல்திறனை வெளிப்படுத்தியுள்ளது. இது ரெஸ்நெட் குடும்ப மாடல்களின் மாறுபாடு ஆகும், அவை புகழ்பெற்றவை
இடைக்கால நூல்களைப் படியெடுக்கும் சூழலில் தங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைச் சேகரிக்கும் சவாலை ஆராய்ச்சியாளர்கள் எவ்வாறு சமாளித்தார்கள்?
இடைக்கால நூல்களைப் படியெடுக்கும் சூழலில் தங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவுகளைச் சேகரிக்கும் போது ஆராய்ச்சியாளர்கள் பல சவால்களை எதிர்கொண்டனர். சிக்கலான கையெழுத்து பாணிகள், மங்கலான மை மற்றும் வயதினால் ஏற்படும் சேதம் போன்ற இடைக்கால கையெழுத்துப் பிரதிகளின் தனித்துவமான பண்புகளிலிருந்து இந்த சவால்கள் உருவாகின்றன. இந்த சவால்களை சமாளிக்க புதுமையான நுட்பங்கள் மற்றும் கவனமாக தரவு சேகரிப்பு ஆகியவை தேவை.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், பேலியோகிராஃபர்களுக்கு இடைக்கால உரையை எம்.எல் உடன் படியெடுக்க உதவுகிறது, தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவது என்பது பல்வேறு காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டிய ஒரு சிக்கலான பணியாகும். இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகளை நாங்கள் ஆராய்வோம், உயர்-நிலை APIகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் சுத்திகரிப்பதற்குமான நுட்பங்களில் கவனம் செலுத்துவோம். 1. தரவு முன் செயலாக்கம்: அடிப்படை படிகளில் ஒன்று
டென்சர்ஃப்ளோவில் மாடல்களைச் சேமித்து ஏற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் மாடல்களைச் சேமித்து ஏற்றுவதன் நோக்கம், எதிர்கால அனுமானம் அல்லது பயிற்சிப் பணிகளுக்குப் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாடல்களைப் பாதுகாத்து மீண்டும் பயன்படுத்துவதைச் செயல்படுத்துவதாகும். ஒரு மாதிரியைச் சேமிப்பது, பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் கற்றறிந்த அளவுருக்கள் மற்றும் கட்டமைப்பை வட்டில் சேமிக்க அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் ஒரு மாதிரியை ஏற்றுவது இந்தச் சேமிக்கப்பட்ட அளவுருக்களை மீட்டெடுக்க அனுமதிக்கிறது மற்றும்
Fashion MNIST தரவுத்தொகுப்பு எவ்வாறு வகைப்படுத்தல் பணிக்கு பங்களிக்கிறது?
ஃபேஷன் எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பு என்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் வகைப்படுத்தல் பணிக்கு குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்பாகும், குறிப்பாக ஆடைப் படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதில். இந்த தரவுத்தொகுப்பு பாரம்பரிய MNIST தரவுத்தொகுப்புக்கு மாற்றாக செயல்படுகிறது, இதில் கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்கள் உள்ளன. Fashion MNIST தரவுத்தொகுப்பு, மறுபுறம், 60,000 கிரேஸ்கேல் படங்களைக் கொண்டுள்ளது.
- 1
- 2