ஃபேசெட்ஸ் கருவியின் இரண்டு முக்கிய கூறுகள் யாவை?
ஃபேசெட்ஸ் கருவி என்பது கூகிள் உருவாக்கிய ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது பயனர்கள் தங்கள் தரவை உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் முறையில் நுண்ணறிவைப் பெற அனுமதிக்கிறது. இது தரவு விநியோகம், வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகள் பற்றிய விரிவான பார்வையை வழங்குகிறது, பயனர்கள் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவுகிறது. ஃபேசெட்ஸ் கருவி இரண்டு முக்கிய அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது
கிளவுட் ஸ்டோரேஜ், கிளவுட் செயல்பாடுகள் மற்றும் ஃபயர்ஸ்டோர் ஆகியவற்றின் கலவையானது iOS இல் ஆப்ஜெக்ட் கண்டறிதலின் பின்னணியில் கிளவுட் மற்றும் மொபைல் கிளையண்ட் இடையே நிகழ்நேர புதுப்பிப்புகள் மற்றும் திறமையான தகவல்தொடர்புகளை எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது?
கிளவுட் ஸ்டோரேஜ், கிளவுட் செயல்பாடுகள் மற்றும் ஃபயர்ஸ்டோர் ஆகியவை கூகுள் கிளவுட் வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகள் ஆகும், இவை iOS இல் பொருள் கண்டறிதல் சூழலில் கிளவுட் மற்றும் மொபைல் கிளையண்ட் இடையே நிகழ்நேர புதுப்பிப்புகள் மற்றும் திறமையான தகவல்தொடர்புகளை செயல்படுத்துகின்றன. இந்த விரிவான விளக்கத்தில், இந்த கூறுகள் ஒவ்வொன்றையும் நாங்கள் ஆராய்வோம், மேலும் அவை எவ்வாறு ஒன்றிணைந்து செயல்படுகின்றன என்பதை ஆராய்வோம்.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினைப் பயன்படுத்திப் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதற்கான செயல்முறையை விளக்கவும்.
Google Cloud Machine Learning Engine ஐப் பயன்படுத்தி சேவை செய்வதற்கு பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியைப் பயன்படுத்துதல், ஒரு மென்மையான மற்றும் திறமையான செயல்முறையை உறுதிப்படுத்த பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த பதில் ஒவ்வொரு படிநிலையையும் பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை வழங்கும், இதில் முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் பரிசீலனைகளை முன்னிலைப்படுத்துகிறது. 1. மாதிரியைத் தயாரித்தல்: பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன், அதை உறுதிப்படுத்துவது முக்கியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், IOS இல் டென்சர்ஃப்ளோ பொருள் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோ ஆப்ஜெக்ட் கண்டறிதல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, படங்களை பாஸ்கல் VOC வடிவத்திற்கும், பின்னர் TFRecord வடிவத்திற்கும் மாற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ ஆப்ஜெக்ட் கண்டறிதல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது படங்களை பாஸ்கல் VOC வடிவத்திற்கும் பின்னர் TFRecord வடிவத்திற்கும் மாற்றுவதன் நோக்கம் பயிற்சி செயல்பாட்டில் இணக்கத்தன்மை மற்றும் செயல்திறனை உறுதி செய்வதாகும். இந்த மாற்றுதல் செயல்முறை இரண்டு படிகளை உள்ளடக்கியது, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்காக சேவை செய்கின்றன. முதலாவதாக, படங்களை பாஸ்கல் VOC வடிவத்திற்கு மாற்றுவது நன்மை பயக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், IOS இல் டென்சர்ஃப்ளோ பொருள் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
பொருள் கண்டறிதல் மாதிரிகளுக்கான பயிற்சி செயல்முறையை பரிமாற்ற கற்றல் எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது?
பரிமாற்ற கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும், இது பொருள் கண்டறிதல் மாதிரிகளுக்கான பயிற்சி செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இது ஒரு பணியிலிருந்து மற்றொன்றுக்கு கற்றுக்கொண்ட அறிவை மாற்றுவதற்கு உதவுகிறது, முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள் மற்றும் தேவையான பயிற்சி தரவின் அளவை கணிசமாக குறைக்க மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. Google Cloud இன் சூழலில்
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் டூல்ஸ் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ ஆப்ஜெக்ட் டிடெக்ஷன் ஏபிஐ ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி தனிப்பயன் பொருள் அங்கீகாரம் மொபைல் பயன்பாட்டை உருவாக்குவதற்கான படிகள் என்ன?
Google Cloud Machine Learning tools மற்றும் TensorFlow ஆப்ஜெக்ட் கண்டறிதல் API ஐப் பயன்படுத்தி தனிப்பயன் பொருள் அங்கீகார மொபைல் பயன்பாட்டை உருவாக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், செயல்முறையைப் புரிந்துகொள்ள உங்களுக்கு உதவ ஒவ்வொரு படியின் விரிவான விளக்கத்தையும் நாங்கள் வழங்குவோம். 1. தரவு சேகரிப்பு: முதல் படி, படங்களின் மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பைச் சேகரிப்பதாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், IOS இல் டென்சர்ஃப்ளோ பொருள் கண்டறிதல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow இல் tf.Print இன் பொதுவான பயன்பாட்டு வழக்கு என்ன?
TensorFlow இல் tf.Printக்கான ஒரு பொதுவான பயன்பாடானது, கணக்கீட்டு வரைபடத்தை செயல்படுத்தும் போது டென்சர்களின் மதிப்புகளை பிழைத்திருத்தம் செய்து கண்காணிப்பதாகும். டென்சர்ஃப்ளோ என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பாகும், மேலும் இது பிழைத்திருத்தம் மற்றும் மாதிரிகளின் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்கான பல்வேறு கருவிகளை வழங்குகிறது. tf.Print அத்தகைய ஒரு கருவியாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகளை அச்சிடுதல், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவில் tf.Print ஐப் பயன்படுத்தி பல முனைகளை எவ்வாறு அச்சிடலாம்?
TensorFlow இல் tf.Print ஐப் பயன்படுத்தி பல முனைகளை அச்சிட, நீங்கள் சில படிகளைப் பின்பற்றலாம். முதலில், தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்து, டென்சர்ஃப்ளோ அமர்வை உருவாக்க வேண்டும். பின்னர், முனைகளை உருவாக்கி அவற்றை செயல்பாடுகளுடன் இணைப்பதன் மூலம் உங்கள் கணக்கீட்டு வரைபடத்தை வரையறுக்கலாம். வரைபடத்தை வரையறுத்தவுடன், அச்சிட tf.Print ஐப் பயன்படுத்தலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகளை அச்சிடுதல், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள வரைபடத்தில் தொங்கும் அச்சு முனை இருந்தால் என்ன நடக்கும்?
கூகுள் உருவாக்கிய பிரபலமான இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow உடன் பணிபுரியும் போது, வரைபடத்தில் "Dangling print node" என்ற கருத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். டென்சர்ஃப்ளோவில், ஒரு கணினி கற்றல் மாதிரியில் தரவு மற்றும் செயல்பாடுகளின் ஓட்டத்தைக் குறிக்க ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடம் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. வரைபடத்தில் உள்ள முனைகள் செயல்பாடுகள் மற்றும் விளிம்புகளைக் குறிக்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகளை அச்சிடுதல், தேர்வு ஆய்வு
அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள மாறிக்கு ஒதுக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள மாறிக்கு அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை ஒதுக்குவதன் நோக்கம், டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பிற்குள் மேலும் செயலாக்க அச்சிடப்பட்ட தகவலைப் படம்பிடித்து கையாளுவதாகும். TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்துவதற்கான விரிவான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.