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
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஐரிஸ் தரவு தொகுப்பை எங்கே காணலாம்?
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்படும் ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பைக் கண்டறிய, UCI இயந்திர கற்றல் களஞ்சியத்தின் மூலம் அதை அணுகலாம். ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பு என்பது இயந்திரக் கற்றல் துறையில் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்காக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பாகும், குறிப்பாக கல்விச் சூழல்களில் பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளை நிரூபிப்பதில் அதன் எளிமை மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக. UCI இயந்திரம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு செயலாக்கத்தில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும், இது வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளை பைனரி திசையன்களாகக் குறிக்கிறது. எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள் போன்ற வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை நேரடியாகக் கையாள முடியாத அல்காரிதம்களுடன் பணிபுரியும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த பதிலில், ஒரு சூடான குறியாக்கத்தின் கருத்தை ஆராய்வோம், அதன் நோக்கம் மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
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
w மற்றும் b அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்கும் செயல்முறையை இயந்திரக் கற்றலின் பயிற்சிப் படி என்று அழைப்பது சரியானதா?
இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில் ஒரு பயிற்சிப் படியானது, பயிற்சி கட்டத்தில் ஒரு மாதிரியின் அளவுருக்கள், குறிப்பாக எடைகள் (w) மற்றும் சார்புகள் (b) ஆகியவற்றைப் புதுப்பிக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. கணிப்புகளைச் செய்வதில் மாதிரியின் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனைத் தீர்மானிப்பதால் இந்த அளவுருக்கள் முக்கியமானவை. எனவே, கூறுவது உண்மையில் சரியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
Tensorflow 1 மற்றும் Tensorflow 2 பதிப்புகளுக்கு இடையே ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுதல் மற்றும் பயிற்சி அளிப்பதில் உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகள் என்ன?
ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் வழங்கப்பட்ட அசல் குறியீடு TensorFlow 1 க்காக வடிவமைக்கப்பட்டது மற்றும் TensorFlow 2 உடன் வேலை செய்யாமல் போகலாம். TensorFlow இன் இந்த புதிய பதிப்பில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட சில மாற்றங்கள் மற்றும் புதுப்பிப்புகளால் இந்த முரண்பாடு ஏற்படுகிறது, இருப்பினும் இது விரிவாக விவரிக்கப்படும். TensorFlow உடன் நேரடியாக தொடர்புடைய தலைப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
Python இல் Jupyter இல் TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகளை ஏற்றுவது மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்களை விளக்குவதற்கு அவற்றை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?
TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகள் (TFDS) என்பது டென்சர்ஃப்ளோவுடன் பயன்படுத்தத் தயாராக இருக்கும் தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுப்பாகும், இது இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளை அணுகவும் கையாளவும் வசதியான வழியை வழங்குகிறது. மதிப்பீட்டாளர்கள், மறுபுறம், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்கும் உயர்-நிலை TensorFlow APIகள். Python ஐப் பயன்படுத்தி Jupyter இல் TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகளை ஏற்றவும் மற்றும் நிரூபிக்கவும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
இழப்பு செயல்பாடு அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்களைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளை மதிப்பிடும் சூழலில், இழப்புச் செயல்பாடு அல்காரிதம் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும். இந்த டொமைனில், ஒரு மாதிரியின் கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகள் மற்றும் இல் காணப்பட்ட உண்மையான மதிப்புகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுவதற்கான ஒரு கருவியாக இழப்பு செயல்பாடு அல்காரிதம் செயல்படுகிறது.
மதிப்பீட்டாளர் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
கணிப்பான் அல்காரிதம் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும். உள்ளீட்டு அம்சங்கள் மற்றும் வெளியீட்டு லேபிள்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை மதிப்பிடுவதன் மூலம் பயிற்சி மற்றும் முன்கணிப்பு செயல்முறைகளில் இது முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியை எளிதாக்குவதற்கு மதிப்பீட்டாளர்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றனர்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
மதிப்பீட்டாளர்கள் என்ன?
அறியப்படாத அளவுருக்கள் அல்லது கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளின் அடிப்படையில் செயல்பாடுகளை மதிப்பிடுவதற்கு அவர்கள் பொறுப்பாவதால், இயந்திர கற்றல் துறையில் மதிப்பீட்டாளர்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றனர். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் மதிப்பீட்டாளர்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றனர். இந்த பதிலில், மதிப்பீட்டாளர்களின் கருத்தை ஆராய்வோம், அவற்றின் விளக்கத்தை விளக்குவோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
- 1
- 2