கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள மதிப்பீட்டாளர்களைப் பயன்படுத்தி நாம் எவ்வாறு கணிப்புகளைச் செய்யலாம் மற்றும் ஆடைப் படங்களை வகைப்படுத்துவதில் உள்ள சவால்கள் என்ன?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில், கணிப்புகளைச் செய்ய முடியும், அவை உயர்நிலை ஏபிஐகளாகும், அவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கி பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகின்றன. மதிப்பீட்டாளர்கள் பயிற்சி, மதிப்பீடு மற்றும் கணிப்புக்கான இடைமுகத்தை வழங்குகிறார்கள், இது வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய இயந்திர கற்றல் தீர்வுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷினில் உள்ள மதிப்பீட்டாளர்களைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளைச் செய்ய
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், பாணியில் இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு வழக்கு, தேர்வு ஆய்வு
எங்கள் மாதிரியில் அதிக துல்லியத்தை அடைய நாம் பரிசோதனை செய்யக்கூடிய சில ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் யாவை?
எங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் அதிக துல்லியத்தை அடைய, பல ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் உள்ளன. உயர் அளவுருக்கள் என்பது கற்றல் செயல்முறை தொடங்கும் முன் அமைக்கப்படும் அனுசரிப்பு அளவுருக்கள் ஆகும். அவை கற்றல் வழிமுறையின் நடத்தையைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன மற்றும் மாதிரியின் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன. கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய ஒரு முக்கியமான ஹைப்பர் பாராமீட்டர்
ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க் (டிஎன்என்) வகைப்படுத்திக்கு மாறுவதன் மூலம் எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
ஃபேஷனில் இயந்திரக் கற்றல் பயன்பாட்டுத் துறையில் ஆழமான நியூரல் நெட்வொர்க் (டிஎன்என்) வகைப்படுத்திக்கு மாறுவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த, பல முக்கிய படிகளை எடுக்கலாம். பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பிரித்தல் போன்ற கணினி பார்வை பணிகள் உட்பட பல்வேறு களங்களில் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பெரும் வெற்றியைக் காட்டியுள்ளன. மூலம்
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் டென்சர்ஃப்ளோவின் மதிப்பீட்டாளர் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி நேரியல் வகைப்படுத்தியை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
Google Cloud Machine Learning இல் TensorFlow இன் Estimator Framework ஐப் பயன்படுத்தி நேரியல் வகைப்படுத்தியை உருவாக்க, தரவுத் தயாரிப்பு, மாதிரி வரையறை, பயிற்சி, மதிப்பீடு மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய படிப்படியான செயல்முறையைப் பின்பற்றலாம். இந்த விரிவான விளக்கம் இந்த ஒவ்வொரு படிநிலையிலும் உங்களுக்கு வழிகாட்டும், உண்மை அறிவின் அடிப்படையில் ஒரு செயற்கையான மதிப்பை வழங்கும். 1. தரவு தயாரிப்பு: கட்டுவதற்கு முன் a
Fashion-MNIST தரவுத்தொகுப்பிற்கும் கிளாசிக் MNIST தரவுத்தொகுப்பிற்கும் என்ன வித்தியாசம்?
ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் கிளாசிக் எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பு ஆகியவை பட வகைப்பாடு பணிகளுக்காக இயந்திர கற்றல் துறையில் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு பிரபலமான தரவுத்தொகுப்புகள் ஆகும். இரண்டு தரவுத்தொகுப்புகளும் கிரேஸ்கேல் படங்களைக் கொண்டிருக்கின்றன மற்றும் இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களை தரப்படுத்துவதற்கும் மதிப்பிடுவதற்கும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவற்றுக்கிடையே பல முக்கிய வேறுபாடுகள் உள்ளன. முதலாவதாக, கிளாசிக் MNIST தரவுத்தொகுப்பில் படங்கள் உள்ளன