உறைந்த வரைபடத்தின் பயன்பாடு என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவின் சூழலில் உறைந்த வரைபடம் என்பது முழுமையாகப் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ஒரு மாடலைக் குறிக்கிறது, பின்னர் மாடல் கட்டிடக்கலை மற்றும் பயிற்சி பெற்ற எடைகள் இரண்டையும் கொண்ட ஒரு கோப்பாக சேமிக்கப்படுகிறது. இந்த உறைந்த வரைபடமானது அசல் மாதிரி வரையறை அல்லது அணுகல் தேவையில்லாமல் பல்வேறு தளங்களில் அனுமானத்திற்காக பயன்படுத்தப்படலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், புரோகிராமிங் டென்சர்ஃப்ளோ, டென்சர்ஃப்ளோ லைட்டை அறிமுகப்படுத்துகிறது
டென்சர்போர்டு என்றால் என்ன?
TensorBoard என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது பொதுவாக Google இன் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமான TensorFlow உடன் தொடர்புடையது. காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளின் தொகுப்பை வழங்குவதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்ளவும், பிழைத்திருத்தவும், மேம்படுத்தவும் பயனர்களுக்கு உதவும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. TensorBoard பயனர்களின் பல்வேறு அம்சங்களைக் காட்சிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
TensorFlow என்றால் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. டென்சர்ஃப்ளோ குறிப்பாக அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றிற்காக அறியப்படுகிறது, இது இருவருக்கும் பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சிக்கு அனுமதிக்கும் ஒரு பயன்முறையாகும். மாதிரி உருவாக்கத்தின் முன்மாதிரி மற்றும் பிழைத்திருத்த நிலைகளின் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். டென்சர் ஃப்ளோவில், ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது மரபார்ந்த வரைபட அடிப்படையிலான செயல்பாட்டிற்கு மாறாக, உறுதியான மதிப்புகளைத் திரும்ப உடனடியாகச் செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு வழியாகும்.
Google Colaboratory இல் TensorFlow டேட்டாசெட்களை எப்படி ஏற்றுவது?
Google Colaboratory இல் TensorFlow டேட்டாசெட்களை ஏற்ற, கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ள படிகளைப் பின்பற்றலாம். TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகள் என்பது TensorFlow உடன் பயன்படுத்த தயாராக உள்ள தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுப்பாகும். இது பலதரப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை வழங்குகிறது, இது இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு வசதியாக உள்ளது. Google Colaboratory, Colab என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது Google வழங்கும் இலவச கிளவுட் சேவையாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
TensorBoard ஐ ஆன்லைனில் பயன்படுத்தலாமா?
ஆம், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை காட்சிப்படுத்துவதற்கு ஒருவர் ஆன்லைனில் TensorBoard ஐப் பயன்படுத்தலாம். TensorBoard என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow உடன் வரும் சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும். மாதிரி வரைபடங்கள், பயிற்சி அளவீடுகள் மற்றும் உட்பொதிப்புகள் போன்ற உங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பல்வேறு அம்சங்களைக் கண்காணிக்கவும் காட்சிப்படுத்தவும் இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. இவற்றைக் காட்சிப்படுத்துவதன் மூலம்
இயந்திர கற்றலுக்கு பைதான் அவசியமா?
பைதான் அதன் எளிமை, பல்துறை மற்றும் ML பணிகளை ஆதரிக்கும் ஏராளமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் ஆகியவற்றின் காரணமாக இயந்திர கற்றல் (ML) துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாகும். ML க்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்த வேண்டிய அவசியம் இல்லை என்றாலும், பல பயிற்சியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களால் இது மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது மற்றும் விரும்பப்படுகிறது.
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
அளவுப்படுத்தல் நுட்பத்துடன் பணிபுரியும் போது, வெவ்வேறு காட்சிகளின் துல்லியம்/வேகத்தை ஒப்பிடுவதற்கு அளவீட்டு அளவை மென்பொருளில் தேர்ந்தெடுக்க முடியுமா?
டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்களின் (டிபியுக்கள்) சூழலில் அளவுப்படுத்தல் நுட்பங்களுடன் பணிபுரியும் போது, அளவுப்படுத்தல் எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் துல்லியமான மற்றும் வேகமான வர்த்தக பரிமாற்றங்களை உள்ளடக்கிய பல்வேறு காட்சிகளுக்கு மென்பொருள் மட்டத்தில் அதை சரிசெய்ய முடியுமா என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். அளவீடு என்பது ஒரு முக்கியமான தேர்வுமுறை நுட்பமாகும், இது இயந்திரக் கற்றலில் கணக்கீடு மற்றும் அளவைக் குறைக்கப் பயன்படுகிறது
TensorFlow ஐ எவ்வாறு நிறுவுவது?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது இயந்திர கற்றலுக்கான பிரபலமான திறந்த மூல நூலகமாகும். அதை நிறுவ நீங்கள் முதலில் பைத்தானை நிறுவ வேண்டும். முன்மாதிரியான Python மற்றும் TensorFlow வழிமுறைகள் எளிய மற்றும் எளிமையான மதிப்பீட்டாளர்களுக்கு ஒரு சுருக்கமான குறிப்பாக மட்டுமே செயல்படும் என்பதை தயவுசெய்து தெரிவிக்கவும். TensorFlow 2.x பதிப்பைப் பயன்படுத்துவதற்கான விரிவான வழிமுறைகள் அடுத்தடுத்த பொருட்களில் பின்பற்றப்படும். நீங்கள் விரும்பினால்