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