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
TensorFlow இன் உயர் நிலை APIகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இது பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் APIகளை வழங்குகிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ குறைந்த-நிலை மற்றும் உயர்-நிலை APIகளை வழங்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நிலை சுருக்கம் மற்றும் சிக்கலான தன்மையை வழங்குகிறது. உயர்நிலை API களுக்கு வரும்போது, TensorFlow
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் - வரலாறு மற்றும் வன்பொருள்
Cloud Machine Learning Engine இல் பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிடுவது உண்மைதான். கிளவுட் மெஷின் லெர்னிங் எஞ்சினின் சரியான செயல்பாட்டிற்கு இந்தத் தேவை மிகவும் அவசியமானது மற்றும் முன்கணிப்பு பணிகளுக்கு பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை கணினி திறம்பட பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்கிறது. ஒரு விரிவான விளக்கத்தை விவாதிப்போம்
கூகிளின் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் (எ.கா. குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவது) சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க முடியுமா?
கூகிள் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது, டெவலப்பர்களுக்கு மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களின் வளர்ச்சியில் சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க உதவுகிறது, இது குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவதற்கு அனுமதிக்கிறது. இந்த அம்சம் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்குகிறது, ஏனெனில் இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
TensorFlow மற்றும் TensorBoard இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
TensorFlow மற்றும் TensorBoard இரண்டும் இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மேம்பாடு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கருவிகள். அவை தொடர்புடையவை மற்றும் பெரும்பாலும் ஒன்றாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், இரண்டிற்கும் இடையே தனித்துவமான வேறுபாடுகள் உள்ளன. TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இது ஒரு விரிவான கருவிகளை வழங்குகிறது மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், மாதிரி காட்சிப்படுத்தலுக்கான டென்சர்போர்டு
ஈஜர் பயன்முறை முடக்கப்பட்ட நிலையில் வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் தீமைகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறை என்பது ஒரு நிரலாக்க இடைமுகமாகும், இது செயல்களை உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது குறியீட்டை பிழைத்திருத்த மற்றும் புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது. இருப்பினும், ஈகர் பயன்முறையை முடக்கிய வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒப்பிடும்போது ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதில் பல தீமைகள் உள்ளன. இந்த பதிலில், இந்த குறைபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம். முக்கிய ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், டென்சர்ஃப்ளோ ஈஜர் பயன்முறை
டென்சர்ஃப்ளோவை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவதை விட முதலில் கெராஸ் மாடலைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது, Keras மற்றும் TensorFlow இரண்டும் பிரபலமான கட்டமைப்புகள் ஆகும், அவை பலவிதமான செயல்பாடுகள் மற்றும் திறன்களை வழங்குகின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாக இருந்தாலும், கெராஸ் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், மதிப்பீட்டாளர்களுடன் கெராஸை அளவிடுகிறது
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவது எப்படி?
Google Cloud Machine Learning Engine இல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, பல்வேறு கூறுகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கூறுகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல், உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்தல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு அடியையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம். 1. தரவைத் தயார் செய்தல்: ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும் முன், உங்களுடையதைத் தயாரிப்பது முக்கியம்
GPU இல் ஆழ்ந்த கற்றல் கணக்கீடுகளை இயக்குவதற்கு கிளவுட் சேவைகளை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
GPU களில் ஆழமான கற்றல் கணக்கீடுகளைச் செய்யும் விதத்தில் கிளவுட் சேவைகள் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன. கிளவுட்டின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் விலையுயர்ந்த வன்பொருள் முதலீடுகள் தேவையில்லாமல் உயர் செயல்திறன் கொண்ட கணினி வளங்களை அணுக முடியும். இந்த பதிலில், GPU இல் ஆழ்ந்த கற்றல் கணக்கீடுகளை இயக்குவதற்கு கிளவுட் சேவைகளை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை ஆராய்வோம்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், ஜி.பீ.யூவில் கணக்கீடு, தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோ போன்ற மற்ற ஆழமான கற்றல் நூலகங்களில் இருந்து PyTorch எவ்வாறு பயன்படுத்த எளிதானது மற்றும் வேகத்தின் அடிப்படையில் வேறுபடுகிறது?
PyTorch மற்றும் TensorFlow இரண்டு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகங்கள் ஆகும், அவை செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் குறிப்பிடத்தக்க இழுவைப் பெற்றுள்ளன. இரண்டு நூலகங்களும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன, அவை பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் வேகத்தின் அடிப்படையில் வேறுபடுகின்றன. இந்த பதிலில், இந்த வேறுபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம். எளிமை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு