இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பல போன்ற பணிகளுக்கான அடிப்படை கருவிகளாகும். ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டைப் பற்றி விவாதிக்கும் போது, வகுப்புகளுக்கு இடையே ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் கருத்தை புரிந்துகொள்வது முக்கியம். என்று அறிக்கை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சூழலில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகமான TensorFlow இல், ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளால் எளிதாக செயலாக்கக்கூடிய வடிவத்தில் வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவைக் குறிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறையாகும். இல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ ஆழமான கற்றல் நூலகம், TFLearn
ஆதரவு திசையன் என்றால் என்ன?
ஒரு ஆதரவு திசையன் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVMs) பகுதியில் ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும். SVMகள் என்பது, வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதம்களின் சக்திவாய்ந்த வகுப்பாகும். ஆதரவு திசையன் கருத்து SVMகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் எப்படி இருக்கின்றன என்பதற்கு அடிப்படையாக அமைகிறது
முடிவு மரம் என்றால் என்ன?
ஒரு முடிவு மரம் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும், இது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு சிக்கல்களைத் தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பின் அம்சங்கள் அல்லது பண்புக்கூறுகளின் அடிப்படையில் முடிவெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படும் விதிகளின் தொகுப்பின் வரைகலைப் பிரதிநிதித்துவம் இது. தரவு இருக்கும் சூழ்நிலைகளில் முடிவு மரங்கள் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்
ஐபி முகவரிகளின் வகைப்பாடு என்ன?
IP முகவரிகளின் வகைப்பாடு, கணினி நெட்வொர்க்கிங் மற்றும் இணைய நெறிமுறைகளின் சூழலில், IP முகவரிகளின் வகைப்படுத்தல் மற்றும் அமைப்பைக் குறிக்கிறது. ஐபி, அல்லது இன்டர்நெட் புரோட்டோகால் என்பது ஒரு அடிப்படை நெறிமுறையாகும், இது இணையம் வழியாக சாதனங்களுக்கு இடையே தொடர்பு கொள்ள உதவுகிறது. நெட்வொர்க்கில் உள்ள சாதனங்களைக் கண்டறிவதிலும் கண்டறிவதிலும் ஐபி முகவரிகள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. புரிந்து கொள்ளுதல்
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்கும் செயல்முறை பல படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த நோக்கத்திற்காக ஒரு அல்காரிதத்தை உருவாக்க, கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் தன்மை மற்றும் அதை இயந்திர கற்றல் பணிகளில் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதற்கான வழிமுறை அணுகுமுறையை விளக்குவோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
வகைப்படுத்தல் பணிகளில் அம்சத்தைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான பொதுவான அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் இது மூலத் தரவை முன்கணிப்பு மாதிரிகள் மூலம் பயன்படுத்தக்கூடிய முக்கியமான அம்சங்களின் தொகுப்பாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த சூழலில், வகைப்பாடு என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட பணியாகும், இது தரவை முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகுப்புகள் அல்லது வகைகளாக வகைப்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அம்சத்திற்காக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் அல்காரிதம் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (SVM) என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம் (SVM) வகைப்பாடு பணிகளுக்கான பிரபலமான வழிமுறையாகும். வகைப்படுத்தலுக்கு SVM ஐப் பயன்படுத்தும் போது, தரவுப் புள்ளிகளை வெவ்வேறு வகுப்புகளாகப் பிரிக்கும் ஹைப்பர் பிளேனைக் கண்டுபிடிப்பது முக்கிய படிகளில் ஒன்றாகும். ஹைப்பர் பிளேன் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட பிறகு, ஒரு புதிய தரவுப் புள்ளியின் வகைப்பாடு
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானது. KNN என்பது ஒரு அளவுரு அல்லாத அல்காரிதம் ஆகும், இது வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகள் இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம். இது ஒரு வகையான நிகழ்வு அடிப்படையிலான கற்றல் ஆகும், இதில் புதிய நிகழ்வுகள் பயிற்சித் தரவில் இருக்கும் நிகழ்வுகளுடன் அவற்றின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தப்படுகின்றன. கேஎன்என்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம்
பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை நீங்கள் எவ்வாறு மதிப்பிடலாம்?
பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, பல அளவீடுகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த மதிப்பீட்டு முறைகள் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் தங்கள் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மதிப்பிட அனுமதிக்கின்றன, அவற்றின் செயல்திறன் மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான சாத்தியமான பகுதிகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பல்வேறு மதிப்பீட்டு நுட்பங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் ஆழமான கற்றல், தேர்வு ஆய்வு