இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரிப்பது ஏன் முக்கியம்?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பை சரியாகத் தயாரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. நன்கு தயாரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு மாதிரிகள் திறம்பட கற்றுக்கொள்வதையும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதையும் உறுதி செய்கிறது. இந்த செயல்முறை தரவு சேகரிப்பு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு பெருக்குதல் உள்ளிட்ட பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. முதலாவதாக, தரவு சேகரிப்பு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது அடித்தளத்தை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு
2D வரிசைகளை டென்சர்களாக மாற்றுவதில் TensorFlow `concat` செயல்பாட்டின் பங்கு என்ன?
TensorFlow.jsஐப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்புகளைத் தயாரிக்கும் சூழலில் 2D அணிவரிசைகளை டென்சர்களாக மாற்றுவதில் TensorFlow `concat` செயல்பாடு முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. இந்தச் செயல்பாடு ஒரு குறிப்பிட்ட அச்சில் டென்சர்களை ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது, இதன் மூலம் 2D அணிவரிசைகளை உயர் பரிமாண டென்சர்களாக மாற்ற உதவுகிறது டென்சர்ஃப்ளோவில், டென்சர் என்பது பல பரிமாண வரிசை
டேட்டாசெட் தயாரிக்கும் செயல்பாட்டில் சோதனைக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் விகிதத்தை சோதனை பிரிப்பு அளவுரு எவ்வாறு தீர்மானிக்கிறது?
டேட்டாசெட் தயாரிப்பு செயல்பாட்டில் சோதனைக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் விகிதத்தை தீர்மானிப்பதில் சோதனை பிளவு அளவுரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றலின் சூழலில், ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை அதன் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை உறுதிப்படுத்த, காணாத தரவுகளில் மதிப்பீடு செய்வது அவசியம். சோதனைப் பிரிப்பு அளவுருவைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம், நாம் கட்டுப்படுத்தலாம்
தரவுத்தொகுப்பு தயாரிப்பு செயல்பாட்டில் வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை குறியாக்கம் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கான தரவுத்தொகுப்பு தயாரிப்பு செயல்பாட்டில் வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை குறியாக்கம் செய்வது ஒரு முக்கியமான படியாகும். வகைப்பட்ட தரவு என்பது அளவு அளவீடுகளைக் காட்டிலும் தரமான பண்புக்கூறுகளைக் குறிக்கும் மாறிகளைக் குறிக்கிறது. இந்த மாறிகள் குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான தனித்துவமான மதிப்புகளைப் பெறலாம், அவை பெரும்பாலும் வகைகள் அல்லது நிலைகள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. ஆணைப்படி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தும் போது தரவு அறிவியல் செயல்பாட்டில் தரவை வடிவமைப்பது ஏன் ஒரு முக்கியமான படியாகும்?
TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தும் போது தரவுகளை வடிவமைப்பது தரவு அறிவியல் செயல்பாட்டில் இன்றியமையாத படியாகும். இந்த செயல்முறையானது மூலத் தரவை இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. தரவைத் தயாரித்து வடிவமைப்பதன் மூலம், அது ஒரு சீரான மற்றும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட கட்டமைப்பில் இருப்பதை உறுதிசெய்ய முடியும், இது துல்லியமான மாதிரிப் பயிற்சிக்கு முக்கியமானது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு