பாண்டாஸ் தரவு சட்டத்தைப் பயன்படுத்தி பிரித்தெடுக்கப்பட்ட பொருள் தகவலை அட்டவணை வடிவத்தில் எவ்வாறு ஒழுங்கமைக்க முடியும்?
கூகுள் விஷன் ஏபிஐ மூலம் மேம்பட்ட படங்களின் புரிதல் மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் ஆகியவற்றின் பின்னணியில் பாண்டாஸ் தரவு சட்டத்தைப் பயன்படுத்தி பிரித்தெடுக்கப்பட்ட பொருள் தகவலை அட்டவணை வடிவத்தில் ஒழுங்கமைக்க, நாம் ஒரு படிப்படியான செயல்முறையைப் பின்பற்றலாம். படி 1: தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்தல் முதலில், நமது பணிக்கு தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். இந்நிலையில்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், பொருள்கள் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
கிரிப்டோகரன்சி தரவைக் கொண்ட பல CSV கோப்புகளை ஒரே டேட்டாஃப்ரேமில் எவ்வாறு இணைப்பது?
கிரிப்டோகரன்சி தரவைக் கொண்ட பல CSV கோப்புகளை ஒரே டேட்டா ஃப்ரேமில் இணைக்க, பைத்தானில் உள்ள பாண்டாஸ் லைப்ரரியைப் பயன்படுத்தலாம். Pandas சக்திவாய்ந்த தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு திறன்களை வழங்குகிறது, இது இந்த பணிக்கான சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது. முதலில், தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். டேட்டா மற்றும் ஓஎஸ் ஆகியவற்றைக் கையாள பாண்டாக்களை இறக்குமதி செய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், கிரிப்டோகரன்சி-முன்கணிப்பு ஆர்.என்.என் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
தரவு சட்டகத்திலிருந்து ஒரு கோப்பிற்கு தரவை எழுதுவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
தரவு சட்டகத்திலிருந்து ஒரு கோப்பில் தரவை எழுத, பல படிகள் இதில் அடங்கும். ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ ஆகியவற்றைக் கொண்ட சாட்போட்டை உருவாக்கி, தரவைப் பயிற்றுவிக்க ஒரு தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்துவதன் பின்னணியில், பின்வரும் படிகளைப் பின்பற்றலாம்: 1. தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யுங்கள்: தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வதன் மூலம் தொடங்கவும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், பயிற்சி தரவுக்கான தரவுத்தளம், தேர்வு ஆய்வு
"last_unix" மாறியின் மதிப்பை, டேட்டா ஃப்ரேமில் உள்ள கடைசி "UNIX" இன் மதிப்பிற்கு எப்படி புதுப்பிக்கலாம்?
"last_unix" மாறியின் மதிப்பை டேட்டா ஃப்ரேமில் உள்ள கடைசி "UNIX" இன் மதிப்பிற்கு புதுப்பிக்க, நாம் பைதான் மற்றும் பாண்டாஸ் லைப்ரரியைப் பயன்படுத்தி ஒரு படிப்படியான செயல்முறையைப் பின்பற்றலாம். முதலில், தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். பாண்டாஸ் நூலகத்தை pd ஆக இறக்குமதி செய்வோம்: python import pandas pd ஆக அடுத்து, நமக்குத் தேவை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், பயிற்சி தரவுக்கான தரவுத்தளம், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சி தரவை உருவாக்க தேவையான நூலகங்களை எப்படி இறக்குமதி செய்யலாம்?
Python மற்றும் TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் கொண்ட சாட்போட்டை உருவாக்க, பயிற்சி தரவை உருவாக்க தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வது அவசியம். இந்த நூலகங்கள், சாட்பாட் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தகுந்த வடிவத்தில் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்க, கையாள மற்றும் ஒழுங்கமைக்க தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான அடிப்படை நூலகங்களில் ஒன்று
இந்த டுடோரியலில் என்ன நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படும்?
Kaggle போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்கான 3D convolutional neural networks (CNNs) பற்றிய இந்த டுடோரியலில், நாங்கள் பல நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவோம். இந்த நூலகங்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கும் மருத்துவ இமேஜிங் தரவுகளுடன் வேலை செய்வதற்கும் அவசியம். பின்வரும் நூலகங்கள் பயன்படுத்தப்படும்: 1. TensorFlow: TensorFlow என்பது பிரபலமான திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும்.
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி புதிதாக ஒரு SVM ஐ உருவாக்க தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி புதிதாக ஒரு ஆதரவு திசையன் இயந்திரத்தை (SVM) உருவாக்க, தேவையான பல நூலகங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த நூலகங்கள் SVM அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதற்கும் பல்வேறு இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்வதற்கும் தேவையான செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. இந்த விரிவான பதிலில், SVM ஐ உருவாக்கப் பயன்படும் முக்கிய நூலகங்களைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், புதிதாக ஒரு எஸ்.வி.எம் உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
Python இல் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வழிமுறையை செயல்படுத்துவதற்கு இறக்குமதி செய்ய வேண்டிய தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்காக பைத்தானில் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த, பல நூலகங்கள் இறக்குமதி செய்யப்பட வேண்டும். இந்த நூலகங்கள் தேவையான கணக்கீடுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை திறம்பட செய்ய தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. NumPy, Pandas மற்றும் Scikit-learn ஆகியவை KNN அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய நூலகங்கள்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
சிறந்த ஃபிட் ஸ்லோப்பைக் கணக்கிட பைத்தானில் என்ன மாட்யூல்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும்?
பைத்தானில் சிறந்த பொருத்தம் சாய்வைக் கணக்கிட, நேரியல் பின்னடைவைச் செயல்படுத்துவதற்கும் சிறந்த பொருத்தக் கோட்டின் சாய்வைத் தீர்மானிப்பதற்கும் தேவையான செயல்பாடுகளை வழங்கும் பல தொகுதிகளை நீங்கள் இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். இந்த தொகுதிகளில் நம்பி, பாண்டாக்கள் மற்றும் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் ஆகியவை அடங்கும். 1. நம்பி: நம்பி என்பது பைத்தானில் உள்ள அறிவியல் கம்ப்யூட்டிங்கிற்கான ஒரு அடிப்படை தொகுப்பு ஆகும். இது ஆதரவை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், சிறந்த பொருத்தம் சாய்வு நிரலாக்க, தேர்வு ஆய்வு
பைத்தானில் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு தேவையான நூலகங்கள் என்னென்ன நிறுவப்பட வேண்டும்?
பைத்தானில் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு செய்ய, பல தேவையான நூலகங்கள் நிறுவப்பட வேண்டும். இந்த நூலகங்கள் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கு தேவையான அத்தியாவசிய கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. இந்தப் பதிலில், பின்னடைவு பகுப்பாய்விற்காக பைத்தானில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய நூலகங்களை ஆராய்ந்து அவற்றின் செயல்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம். 1. NumPy: NumPy என்பது a
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2