நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் CNN மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்யலாம், மேலும் இந்த சூழலில் 85% துல்லியம் எதைக் குறிக்கிறது?
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, பல அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு பொதுவான மெட்ரிக் துல்லியம், இது மதிப்பிடப்பட்ட மொத்த படங்களின் எண்ணிக்கையில் சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்ட படங்களின் விகிதத்தை அளவிடுகிறது. இந்த சூழலில், 85% துல்லியம் மாதிரி சரியாக அடையாளம் காணப்பட்டதைக் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், பிணையத்தைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
பட வகைப்பாடு பணிகளில் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) மாதிரியின் முக்கிய கூறுகள் யாவை?
ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) என்பது ஒரு வகை ஆழமான கற்றல் மாதிரியாகும், இது பட வகைப்பாடு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. CNNகள் காட்சித் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருப்பதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் பல்வேறு கணினி பார்வை பணிகளில் அதிநவீன செயல்திறனை அடைந்துள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளில் பயன்படுத்தப்படும் CNN மாதிரியின் முக்கிய கூறுகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், பிணையத்தைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு Kaggle க்கு கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிப்பதன் முக்கியத்துவம் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண்பதில் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு Kaggle க்கு கணிப்புகளை சமர்ப்பிப்பது குறிப்பிடத்தக்க முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது. தரவு அறிவியல் போட்டிகளுக்கான பிரபலமான தளமான Kaggle, வெவ்வேறு மாதிரிகள் மற்றும் அல்காரிதம்களை தரப்படுத்தவும் ஒப்பிடவும் ஒரு தனித்துவமான வாய்ப்பை வழங்குகிறது. Kaggle போட்டிகளில் பங்கேற்பதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் முடியும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், பிணையத்தைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியுடன் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கு முன், தேவையான பரிமாணங்களுடன் பொருந்துமாறு படங்களை எவ்வாறு மறுவடிவமைப்பது?
ஆழமான கற்றல் துறையில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியுடன் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கு முன், தேவையான பரிமாணங்களுடன் பொருந்துமாறு படங்களை மறுவடிவமைப்பது இன்றியமையாத முன்செயலாக்கப் படியாகும். பயிற்சி கட்டத்தின் போது பயன்படுத்தப்படும் படங்களின் அதே பரிமாணங்களை உள்ளீடு படங்களும் கொண்டிருப்பதை இந்த செயல்முறை உறுதி செய்கிறது. கன்வல்யூஷனலைப் பயன்படுத்தி நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில் படங்களையும் அவற்றின் வகைப்பாடுகளையும் காட்சிப்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காணும் சூழலில் படங்களையும் அவற்றின் வகைப்பாடுகளையும் காட்சிப்படுத்துவது பல முக்கிய நோக்கங்களுக்கு உதவுகிறது. இந்த செயல்முறை நெட்வொர்க்கின் உள் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு உதவுவது மட்டுமல்லாமல், அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிவதற்கும், கற்றறிந்த பிரதிநிதித்துவங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் உதவுகிறது. ஒன்று
பயிற்சி செயல்பாட்டில் டென்சர்போர்டின் பங்கு என்ன? எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் இதை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
TensorBoard என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, குறிப்பாக நாய்கள் மற்றும் பூனைகளை அடையாளம் காண கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை (CNNs) பயன்படுத்தும் சூழலில். Google ஆல் உருவாக்கப்பட்டது, TensorBoard பயிற்சியின் போது ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் ஒரு விரிவான மற்றும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
`ஃபிட்` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி நம் நெட்வொர்க்கை எப்படிப் பயிற்றுவிப்பது? பயிற்சியின் போது என்ன அளவுருக்களை சரிசெய்ய முடியும்?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள `ஃபிட்` செயல்பாடு ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பது, உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் விரும்பிய வெளியீட்டின் அடிப்படையில் மாதிரியின் அளவுருக்களின் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த செயல்முறை உகப்பாக்கம் என அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் நெட்வொர்க்கிற்கு முக்கியமானது. பயிற்சி அளிக்க
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் தரவை மறுவடிவமைப்பதன் நோக்கம் என்ன? டென்சர்ஃப்ளோவில் இது எப்படி செய்யப்படுகிறது?
நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் தரவை மறுவடிவமைப்பது TensorFlow உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புடன் இணக்கமான மற்றும் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்தும் வடிவத்தில் உள்ளீட்டுத் தரவை ஒழுங்காக கட்டமைக்க இது அனுமதிக்கிறது. இந்த சூழலில், மறுவடிவமைப்பு என்பது உள்ளீட்டுத் தரவை மாற்றுவதைக் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
எங்கள் பயிற்சித் தரவை பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாக எவ்வாறு பிரிப்பது? இந்த நடவடிக்கை ஏன் முக்கியமானது?
நாய்கள் vs பூனைகளை அடையாளம் காண ஒரு மாற்றத்தக்க நரம்பியல் வலையமைப்பை (CNN) திறம்பட பயிற்றுவிக்க, பயிற்சி தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. தரவுப் பிரித்தல் எனப்படும் இந்தப் படியானது, ஒரு வலுவான மற்றும் நம்பகமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கிறது. இந்த பதிலில், எப்படி செய்வது என்பது பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை தருகிறேன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், 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
- 1
- 2