கெராஸ் மாதிரியைத் தொகுக்கும்போது குறிப்பிட வேண்டிய மூன்று கூறுகள் யாவை?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு கெராஸ் மாதிரியை தொகுக்கும்போது, மூன்று அத்தியாவசிய கூறுகள் குறிப்பிடப்பட வேண்டும். பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கான மாதிரியை கட்டமைப்பதில் இந்த கூறுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்தக் கூறுகளைப் புரிந்துகொண்டு சரியாகக் குறிப்பிடுவதன் மூலம், ஒருவர் கெராஸின் ஆற்றலைத் திறம்படப் பயன்படுத்தி, இயந்திரக் கற்றலில் முன்னேறலாம்.
எடுத்துக்காட்டில் கெராஸ் மாதிரியின் அடுக்குகளில் பயன்படுத்தப்படும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் கெராஸ் மாதிரியின் கொடுக்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டில், அடுக்குகளில் பல செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் அவை நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகின்றன, சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் நெட்வொர்க்கை செயல்படுத்துகிறது. Keras இல், ஒவ்வொன்றிற்கும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளை குறிப்பிடலாம்
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது, தரவு சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டு இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு உகந்ததாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யும் பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிகளில் தரவு ஏற்றுதல், தரவு ஆய்வு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு மாற்றம் மற்றும் தரவு பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு படியும் தரவுத்தொகுப்பின் தரம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு பங்களிக்கிறது, துல்லியமான மாதிரி பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், கெராஸின் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
கேரஸைப் பயன்படுத்துவதற்கான இரண்டு வழிகள் யாவை?
கெராஸ் என்பது உயர்நிலை ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. இது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் அதன் எளிமை மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மை காரணமாக பிரபலமடைந்துள்ளது. இந்த பதிலில், Keras ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான இரண்டு முக்கிய வழிகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்: தொடர் API மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், கெராஸின் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
அதன் வடிவமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் Keras எவ்வாறு விவரிக்கப்படுகிறது?
கெராஸ் என்பது பைத்தானில் எழுதப்பட்ட உயர்நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் API ஆகும். இது பயனர் நட்பு, மட்டு மற்றும் விரிவாக்கக்கூடியதாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, பயனர்கள் விரைவாகவும் எளிதாகவும் உருவாக்க மற்றும் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை பரிசோதிக்க அனுமதிக்கிறது. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும், பயிற்சி செய்யவும், பயன்படுத்தவும் எளிய மற்றும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை கெராஸ் வழங்குகிறது, இது மக்களிடையே பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், கெராஸின் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு