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
வகைப்படுத்தி என்றால் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில் வகைப்படுத்தி என்பது கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டு தரவுப் புள்ளியின் வகை அல்லது வகுப்பைக் கணிக்க பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியாகும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலில் இது ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், அங்கு அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட பயிற்சித் தரவிலிருந்து கண்ணுக்குப் புலப்படாத தரவைக் கணிக்கக் கற்றுக்கொள்கிறது. வகைப்படுத்திகள் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளுக்கு Google Cloud இல் AI மாடல்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி, சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மாதிரிகளை உருவாக்கும் பயணத்தைத் தொடங்க, பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை ஒருவர் பின்பற்ற வேண்டும். இந்தப் படிகளில் இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது, கூகுள் கிளவுட்டின் AI சேவைகளைப் பற்றித் தெரிந்துகொள்வது, வளர்ச்சிச் சூழலை அமைத்தல், தயாரித்தல் மற்றும்
பயிற்சி கற்றல் அல்காரிதம்களின் அளவிடுதல் என்ன?
பயிற்சி கற்றல் வழிமுறைகளின் அளவிடுதல் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். இது ஒரு இயந்திர கற்றல் அமைப்பின் திறனைக் குறிப்பிடுகிறது, இது பெரிய அளவிலான தரவை திறம்பட கையாளுகிறது மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு வளரும்போது அதன் செயல்திறனை அதிகரிக்கிறது. சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது இது மிகவும் முக்கியமானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்கும் செயல்முறை பல படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த நோக்கத்திற்காக ஒரு அல்காரிதத்தை உருவாக்க, கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் தன்மை மற்றும் அதை இயந்திர கற்றல் பணிகளில் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதற்கான வழிமுறை அணுகுமுறையை விளக்குவோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்கும், கணித்து முடிவெடுக்கும் அல்காரிதங்களை உருவாக்குவது என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் இயந்திர கற்றலின் மையத்தில் தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றுக்கொள்வது, விளைவுகளை கணிப்பது மற்றும் முடிவுகளை எடுப்பது போன்ற வழிமுறைகளை உருவாக்குவது. இந்த செயல்முறையானது தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதோடு, வடிவங்களைப் பொதுமைப்படுத்தவும், புதிய, காணாத தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் சூழலில்
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்புச் சேவையைப் பயன்படுத்துவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்பு சேவையைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையானது, கணிப்புகளை அளவீடு செய்ய, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் பயனர்களுக்கு உதவும் பல படிகளை உள்ளடக்கியது. கூகுள் கிளவுட் AI இயங்குதளத்தின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும் இந்தச் சேவையானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களில் கணிப்புகளை இயக்குவதற்கான சர்வர்லெஸ் தீர்வை வழங்குகிறது, பயனர்கள் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
உற்பத்தியில் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை வழங்குவதற்கான முதன்மை விருப்பங்கள் யாவை?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளின் பின்னணியில், உற்பத்தியில் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை வழங்கும்போது, பல முதன்மை விருப்பங்கள் உள்ளன. இந்த விருப்பங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளை வழங்குகின்றன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் பரிசீலனைகளுடன்.
டென்சர்ஃப்ளோவில் "export_savedmodel" செயல்பாடு என்ன செய்கிறது?
TensorFlow இல் உள்ள "export_savedmodel" செயல்பாடானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களை ஒரு வடிவமைப்பில் ஏற்றுமதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கியமான கருவியாகும், இது எளிதில் பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் கணிப்புகளை உருவாக்க பயன்படுகிறது. இந்தச் செயல்பாடு பயனர்கள் தங்கள் டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களைச் சேமிக்க அனுமதிக்கிறது, இதில் மாடல் ஆர்கிடெக்சர் மற்றும் கற்றறிந்த அளவுருக்கள், சேவ்டுமாடல் எனப்படும் தரப்படுத்தப்பட்ட வடிவத்தில். SavedModel வடிவம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2