நேர தாக்குதல் என்றால் என்ன?
ஒரு டைமிங் அட்டாக் என்பது சைபர் செக்யூரிட்டி பகுதியில் சைட்-சேனல் தாக்குதலாகும், இது கிரிப்டோகிராஃபிக் அல்காரிதங்களைச் செயல்படுத்த எடுக்கும் நேரத்தின் மாறுபாடுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த நேர வேறுபாடுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், தாக்குபவர்கள் பயன்படுத்தப்படும் கிரிப்டோகிராஃபிக் விசைகள் பற்றிய முக்கியமான தகவலை ஊகிக்க முடியும். இந்த வகையான தாக்குதல், நம்பியிருக்கும் அமைப்புகளின் பாதுகாப்பை சமரசம் செய்யலாம்
நம்பத்தகாத சேமிப்பக சேவையகங்களின் தற்போதைய சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
நம்பத்தகாத சேமிப்பக சேவையகங்கள் இணைய பாதுகாப்பு துறையில் குறிப்பிடத்தக்க அச்சுறுத்தலை ஏற்படுத்துகின்றன, ஏனெனில் அவை அவற்றில் சேமிக்கப்பட்ட தரவுகளின் ரகசியத்தன்மை, ஒருமைப்பாடு மற்றும் கிடைக்கும் தன்மையை சமரசம் செய்யலாம். இந்த சேவையகங்கள் பொதுவாக அவற்றின் சரியான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் இல்லாததால் வகைப்படுத்தப்படுகின்றன, இதனால் அவை பல்வேறு வகையான தாக்குதல்கள் மற்றும் அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலுக்கு ஆளாகின்றன. இது நிறுவனங்களுக்கும் முக்கியமானது
தகவல் தொடர்பு பாதுகாப்பில் கையொப்பம் மற்றும் பொது விசையின் பங்கு என்ன?
செய்திப் பாதுகாப்பில், நிறுவனங்களுக்கு இடையே பரிமாறப்படும் செய்திகளின் ஒருமைப்பாடு, நம்பகத்தன்மை மற்றும் இரகசியத்தன்மை ஆகியவற்றை உறுதி செய்வதில் கையொப்பம் மற்றும் பொது விசையின் கருத்துக்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த கிரிப்டோகிராஃபிக் கூறுகள் பாதுகாப்பான தகவல் தொடர்பு நெறிமுறைகளுக்கு அடிப்படை மற்றும் டிஜிட்டல் கையொப்பங்கள், குறியாக்கம் மற்றும் முக்கிய பரிமாற்ற நெறிமுறைகள் போன்ற பல்வேறு பாதுகாப்பு வழிமுறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. செய்தியில் ஒரு கையெழுத்து
- வெளியிடப்பட்ட சைபர், EITC/IS/ACSS மேம்பட்ட கணினி அமைப்புகள் பாதுகாப்பு, செய்தி, செய்தி பாதுகாப்பு
தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், எந்தவொரு திட்டத்தின் வெற்றிக்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றதாக இல்லாதபோது, அது துணை முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், கணக்கீட்டு செலவுகள் மற்றும் வளங்களின் திறமையற்ற பயன்பாடு. எனவே, வைத்திருப்பது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
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.
TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
TensorFlow Keras Tokenizer API ஆனது உரையின் கார்பஸில் அடிக்கடி வரும் சொற்களைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படலாம். டோக்கனைசேஷன் என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) ஒரு அடிப்படை படியாகும், இது மேலும் செயலாக்கத்தை எளிதாக்குவதற்கு உரையை சிறிய அலகுகளாக, பொதுவாக சொற்கள் அல்லது துணை வார்த்தைகளாக உடைப்பதை உள்ளடக்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள டோக்கனைசர் ஏபிஐ திறமையான டோக்கனைசேஷனை அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், டோக்கனைசேஷன்