கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மை நிர்வகிக்க ஏதேனும் ஆண்ட்ராய்டு மொபைல் அப்ளிகேஷன் பயன்படுத்தப்படுகிறதா?
ஆம், கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மை (ஜிசிபி) நிர்வகிக்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல ஆண்ட்ராய்டு மொபைல் பயன்பாடுகள் உள்ளன. இந்தப் பயன்பாடுகள் டெவலப்பர்கள் மற்றும் சிஸ்டம் அட்மினிஸ்ட்ரேட்டர்களுக்கு அவர்களின் மேகக்கணி வளங்களை பயணத்தின்போது கண்காணிக்க, நிர்வகிக்க மற்றும் சரிசெய்துகொள்ள நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது. Google Play Store இல் கிடைக்கும் அதிகாரப்பூர்வ Google Cloud Console ஆப்ஸ் அத்தகைய ஒரு பயன்பாடு ஆகும். தி
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், அறிமுகங்கள், ஜி.சி.பி டெவலப்பர் மற்றும் மேலாண்மை கருவிகள்
Google Cloud Platform ஐ நிர்வகிப்பதற்கான வழிகள் என்ன?
Google கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மை (GCP) நிர்வகிப்பது என்பது வளங்களைக் கையாளவும், செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும், பாதுகாப்பு மற்றும் இணக்கத்தை உறுதிப்படுத்தவும் பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. GCP ஐ திறம்பட நிர்வகிக்க பல வழிகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் வளர்ச்சி மற்றும் மேலாண்மை வாழ்க்கைச் சுழற்சியில் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்கு சேவை செய்கின்றன. 1. Google Cloud Console: Google Cloud Console என்பது இணைய அடிப்படையிலானது
TFlearn ஐ விட Keras சிறந்த ஆழமான கற்றல் TensorFlow நூலகமா?
Keras மற்றும் TFlearn ஆகியவை டென்சர்ஃப்ளோவின் மேல் கட்டப்பட்ட இரண்டு பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகங்கள் ஆகும், இது கூகிள் உருவாக்கிய இயந்திர கற்றலுக்கான சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல நூலகமாகும். Keras மற்றும் TFlearn இரண்டும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டாலும், இரண்டிற்கும் இடையே வேறுபாடுகள் உள்ளன, அவை குறிப்பிட்டதைப் பொறுத்து ஒரு சிறந்த தேர்வாக இருக்கலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ ஆழமான கற்றல் நூலகம், TFLearn
TensorFlow 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிறகு, அமர்வுகள் நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படாது. அவற்றைப் பயன்படுத்த ஏதேனும் காரணம் உள்ளதா?
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிந்தைய பதிப்புகளில், டென்சர்ஃப்ளோவின் முந்தைய பதிப்புகளில் ஒரு அடிப்படை அங்கமாக இருந்த அமர்வுகளின் கருத்து நிராகரிக்கப்பட்டது. டென்சர்ஃப்ளோ 1.x இல் கிராஃப்கள் அல்லது கிராஃப்களின் பகுதிகளை இயக்க அமர்வுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன, இது எப்போது மற்றும் எங்கு கணக்கீடு நிகழ்கிறது என்பதைக் கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகத்துடன், ஆவலுடன் செயல்படுத்தப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்
கூகுள் விஷன் ஏபிஐயில் பொருள் அங்கீகாரத்திற்கான சில முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள் யாவை?
கூகுள் கிளவுட்டின் மெஷின் லேர்னிங் திறன்களின் ஒரு பகுதியான கூகுள் விஷன் ஏபிஐ, பொருள் அங்கீகாரம் உட்பட மேம்பட்ட படத்தைப் புரிந்துகொள்ளும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. பொருள் அங்கீகாரத்தின் பின்னணியில், API ஆனது படங்களில் உள்ள பொருட்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள், API இன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வகைப்படுத்துவதற்கான குறிப்புப் புள்ளிகளாகச் செயல்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், பொருள்கள் கண்டறிதல்
திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
மேக்ஸ் பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) ஒரு முக்கியமான செயல்பாடாகும், இது அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளின் சூழலில், அம்ச வரைபடங்களைக் குறைக்க, கன்வல்யூஷனல் லேயர்களுக்குப் பிறகு அதிகபட்ச பூலிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைக்கும் போது முக்கியமான அம்சங்களைத் தக்கவைக்க உதவுகிறது. முதன்மை நோக்கம்
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
படத்தை அடையாளம் காணும் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) செயல்பாட்டில் அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும். CNNகளில், துல்லியமான வகைப்படுத்தலை எளிதாக்க, உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை உள்ளடக்குகிறது. படங்களின் மூல பிக்சல் மதிப்புகள் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு நேரடியாகப் பொருந்தாததால் இந்த செயல்முறை அவசியம். மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, ஆடை படங்களை வகைப்படுத்த டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல்
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் துறையில், ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகளின் பயன்பாடு ஒரு முழுமையான தேவை அல்ல, ஆனால் இது மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். கணக்கீடுகளைச் செய்ய அனுமதிப்பதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, வகைப்பாடு செய்ய ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல்
TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
TensorFlow Keras Tokenizer API ஆனது, நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் ப்ராசஸிங் (NLP) பணிகளில் முக்கியமான படியான உரைத் தரவை திறமையான டோக்கனைசேஷன் செய்ய அனுமதிக்கிறது. TensorFlow Keras இல் டோக்கனைசர் நிகழ்வை உள்ளமைக்கும்போது, அமைக்கக்கூடிய அளவுருக்களில் ஒன்று `num_words` அளவுருவாகும், இது அதிர்வெண்ணின் அடிப்படையில் வைத்திருக்க வேண்டிய அதிகபட்ச சொற்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிடுகிறது.