படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் விலங்குகளைச் சுற்றி பொருளின் எல்லைகளை வரைவதையும் குறிப்பிட்ட விலங்குகளின் பெயர்களுடன் இந்த எல்லைகளை லேபிளிடுவதையும் எவ்வாறு செயல்படுத்துவது?
படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் விலங்குகளைக் கண்டறிதல், அவற்றைச் சுற்றியுள்ள எல்லைகளை வரைதல் மற்றும் விலங்குகளின் பெயர்களுடன் இந்த எல்லைகளை லேபிளிடுதல் ஆகியவை கணினி பார்வை மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறைகளின் நுட்பங்களின் கலவையை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்முறையை பல முக்கிய படிகளாகப் பிரிக்கலாம்: பொருள் கண்டறிதலுக்கு Google Vision API ஐப் பயன்படுத்துதல்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, வடிவங்கள் மற்றும் பொருள்களைப் புரிந்துகொள்வது, தலையணை பைதான் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி பொருள் எல்லைகளை வரைதல்
மறுநிகழ்வைப் பயன்படுத்தி வழக்கமான வெளிப்பாட்டை வரையறுக்க முடியுமா?
வழக்கமான வெளிப்பாடுகளின் மண்டலத்தில், மறுநிகழ்வைப் பயன்படுத்தி அவற்றை வரையறுப்பது உண்மையில் சாத்தியமாகும். வழக்கமான வெளிப்பாடுகள் கணினி அறிவியலில் ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், மேலும் அவை முறை பொருத்தம் மற்றும் உரை செயலாக்கப் பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை குறிப்பிட்ட வடிவங்களின் அடிப்படையில் சரங்களின் தொகுப்புகளை விவரிக்க ஒரு சுருக்கமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த வழியாகும். வழக்கமான வெளிப்பாடுகள் இருக்கலாம்
மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் செயல்திறன் மதிப்பீட்டின் பின்னணியில், மாதிரி இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு மிக முக்கியமான முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. அவர்களின் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட பயிற்சியாளர்களுக்கு இந்தக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த விதிமுறைகளின் நுணுக்கங்களை ஆராய,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
Google Colaboratory இல் TensorFlow டேட்டாசெட்களை எப்படி ஏற்றுவது?
Google Colaboratory இல் TensorFlow டேட்டாசெட்களை ஏற்ற, கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ள படிகளைப் பின்பற்றலாம். TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகள் என்பது TensorFlow உடன் பயன்படுத்த தயாராக உள்ள தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுப்பாகும். இது பலதரப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை வழங்குகிறது, இது இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு வசதியாக உள்ளது. Google Colaboratory, Colab என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது Google வழங்கும் இலவச கிளவுட் சேவையாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், வகைப்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பல போன்ற பணிகளுக்கான அடிப்படை கருவிகளாகும். ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டைப் பற்றி விவாதிக்கும் போது, வகுப்புகளுக்கு இடையே ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் கருத்தை புரிந்துகொள்வது முக்கியம். என்று அறிக்கை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஐரிஸ் தரவு தொகுப்பை எங்கே காணலாம்?
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்படும் ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பைக் கண்டறிய, UCI இயந்திர கற்றல் களஞ்சியத்தின் மூலம் அதை அணுகலாம். ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பு என்பது இயந்திரக் கற்றல் துறையில் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்காக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பாகும், குறிப்பாக கல்விச் சூழல்களில் பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளை நிரூபிப்பதில் அதன் எளிமை மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக. UCI இயந்திரம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
இயந்திர கற்றலுக்கு பைதான் அவசியமா?
பைதான் அதன் எளிமை, பல்துறை மற்றும் ML பணிகளை ஆதரிக்கும் ஏராளமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் ஆகியவற்றின் காரணமாக இயந்திர கற்றல் (ML) துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாகும். ML க்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்த வேண்டிய அவசியம் இல்லை என்றாலும், பல பயிற்சியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களால் இது மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது மற்றும் விரும்பப்படுகிறது.
"draw_vertices" செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி பொருள் எல்லைகளை வரையும்போது காட்சி உரையை படத்தில் எவ்வாறு சேர்க்கலாம்?
Pillow Python நூலகத்தில் "draw_vertices" செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி பொருள் எல்லைகளை வரையும்போது படத்தில் காட்சி உரையைச் சேர்க்க, நாம் ஒரு படிப்படியான செயல்முறையைப் பின்பற்றலாம். கூகுள் விஷன் ஏபிஐ இலிருந்து கண்டறியப்பட்ட பொருட்களின் செங்குத்துகளை மீட்டெடுப்பது, செங்குத்துகளைப் பயன்படுத்தி பொருளின் எல்லைகளை வரைவது மற்றும் இறுதியாக காட்சி உரையைச் சேர்ப்பது ஆகியவை இந்தச் செயல்பாட்டில் அடங்கும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, வடிவங்கள் மற்றும் பொருள்களைப் புரிந்துகொள்வது, தலையணை பைதான் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி பொருள் எல்லைகளை வரைதல், தேர்வு ஆய்வு
வழங்கப்பட்ட குறியீட்டில் உள்ள "draw.line" முறையின் அளவுருக்கள் என்ன, அவை செங்குத்து மதிப்புகளுக்கு இடையே கோடுகளை வரைய எப்படிப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன?
Pillow Python நூலகத்தில் உள்ள "draw.line" முறையானது ஒரு படத்தில் குறிப்பிட்ட புள்ளிகளுக்கு இடையே கோடுகளை வரைய பயன்படுகிறது. பொருள்களின் எல்லைகளை முன்னிலைப்படுத்த, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் வடிவத்தை அறிதல் போன்ற கணினி பார்வை பணிகளில் இது பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. "draw.line" முறையானது கோட்டின் பண்புகளை வரையறுக்கும் பல அளவுருக்களை எடுக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, வடிவங்கள் மற்றும் பொருள்களைப் புரிந்துகொள்வது, தலையணை பைதான் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி பொருள் எல்லைகளை வரைதல், தேர்வு ஆய்வு
பைத்தானில் பொருள் எல்லைகளை வரைய தலையணை நூலகத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
பிலோ லைப்ரரி என்பது பைத்தானில் உள்ள ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது படத்தை கையாளுதல் மற்றும் செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது. பொருள் எல்லைகளை வரையக்கூடிய திறன் உட்பட படங்களுடன் பணிபுரிய பல்வேறு செயல்பாடுகளை இது வழங்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் கூகுள் விஷன் API ஆகியவற்றின் பின்னணியில், வடிவங்களைப் பற்றிய புரிதலை மேம்படுத்த தலையணை நூலகத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, வடிவங்கள் மற்றும் பொருள்களைப் புரிந்துகொள்வது, தலையணை பைதான் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி பொருள் எல்லைகளை வரைதல், தேர்வு ஆய்வு