సెమీ-పర్యవేక్షించిన అభ్యాసానికి కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం (మొత్తం డేటా లేబుల్ చేయబడినది) మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం (డేటా లేబుల్ చేయబడని చోట) మధ్య ఉండే యంత్ర అభ్యాస నమూనా. సెమీ-పర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్లో, అల్గోరిథం తక్కువ మొత్తంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా మరియు పెద్ద మొత్తంలో లేబుల్ చేయని డేటా కలయిక నుండి నేర్చుకుంటుంది. పొందేటప్పుడు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
ల్యాండ్మార్క్ డిటెక్షన్ ఫీచర్తో పాటు సరిహద్దు బహుభుజి సమాచారాన్ని ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చు?
ల్యాండ్మార్క్ డిటెక్షన్ ఫీచర్తో పాటు Google Vision API అందించిన బౌండింగ్ బహుభుజి సమాచారాన్ని ఇమేజ్ల అవగాహన మరియు విశ్లేషణను మెరుగుపరచడానికి వివిధ మార్గాల్లో ఉపయోగించవచ్చు. సరిహద్దు బహుభుజి యొక్క శీర్షాల కోఆర్డినేట్లను కలిగి ఉన్న ఈ సమాచారం, వివిధ ప్రయోజనాల కోసం పరపతి పొందగల విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, మైలురాళ్లను గుర్తించడం, పరీక్ష సమీక్ష
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను డీప్ అని ఎందుకు అంటారు?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నోడ్ల సంఖ్య కంటే వాటి బహుళ పొరల కారణంగా "డీప్" అని పిలుస్తారు. "డీప్" అనే పదం నెట్వర్క్ యొక్క లోతును సూచిస్తుంది, ఇది కలిగి ఉన్న పొరల సంఖ్య ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. ప్రతి పొరలో ఇన్పుట్పై గణనలను నిర్వహించే న్యూరాన్లు అని కూడా పిలువబడే నోడ్ల సమితి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
CNNలో క్లాస్ లేబుల్లను సూచించడానికి వన్-హాట్ వెక్టర్స్ ఎలా ఉపయోగించబడతాయి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) క్లాస్ లేబుల్లను సూచించడానికి వన్-హాట్ వెక్టర్స్ సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, CNN అనేది ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన లోతైన అభ్యాస నమూనా. CNNలలో వన్-హాట్ వెక్టర్స్ ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయో అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము ముందుగా క్లాస్ లేబుల్ల భావన మరియు వాటి ప్రాతినిధ్యాన్ని గ్రహించాలి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), పైటోర్చ్తో కన్వ్నెట్కు పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ప్రాథమిక దశలు ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) అనేది ఒక రకమైన లోతైన అభ్యాస నమూనా, ఇవి ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ఈ అధ్యయన రంగంలో, చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకునే మరియు సంగ్రహించే సామర్థ్యం కారణంగా CNNలు అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN), కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల పరిచయం (CNN), పరీక్ష సమీక్ష
కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించడంలో CNN మోడల్ పనితీరును మేము ఎలా అంచనా వేయగలము మరియు ఈ సందర్భంలో 85% ఖచ్చితత్వం ఏమి సూచిస్తుంది?
కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించడంలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి, అనేక కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు. ఒక సాధారణ మెట్రిక్ ఖచ్చితత్వం, ఇది మూల్యాంకనం చేయబడిన మొత్తం చిత్రాలలో సరిగ్గా వర్గీకరించబడిన చిత్రాల నిష్పత్తిని కొలుస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, మోడల్ సరిగ్గా గుర్తించబడిందని 85% ఖచ్చితత్వం సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనులలో ఉపయోగించే కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) మోడల్ యొక్క ప్రధాన భాగాలు ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) అనేది ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే లోతైన అభ్యాస నమూనా. దృశ్యమాన డేటాను విశ్లేషించడంలో CNNలు అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి మరియు వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లలో స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ పనితీరును సాధించాయి. చిత్ర వర్గీకరణ పనులలో ఉపయోగించే CNN మోడల్ యొక్క ప్రధాన భాగాలు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించే సందర్భంలో చిత్రాలను మరియు వాటి వర్గీకరణలను దృశ్యమానం చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించే సందర్భంలో చిత్రాలను మరియు వాటి వర్గీకరణలను దృశ్యమానం చేయడం అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుంది. ఈ ప్రక్రియ నెట్వర్క్ యొక్క అంతర్గత పనితీరును అర్థం చేసుకోవడంలో మాత్రమే కాకుండా దాని పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో, సంభావ్య సమస్యలను గుర్తించడంలో మరియు నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాలపై అంతర్దృష్టులను పొందడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి CNNకి శిక్షణ ఇచ్చే సందర్భంలో లెర్నింగ్ రేట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)కి శిక్షణ ఇవ్వడంలో అభ్యాస రేటు కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. TensorFlowతో లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలో మోడల్ దాని పారామితులను సర్దుబాటు చేసే దశల పరిమాణాన్ని అభ్యాస రేటు నిర్ణయిస్తుంది. ఇది హైపర్పారామీటర్, దీనిని జాగ్రత్తగా ఎంచుకోవాలి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను నిర్మించడం, పరీక్ష సమీక్ష
కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడం కోసం CNNలో ఇన్పుట్ లేయర్ పరిమాణం ఎలా నిర్వచించబడింది?
కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడం కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లోని ఇన్పుట్ లేయర్ పరిమాణం నెట్వర్క్కు ఇన్పుట్గా ఉపయోగించే చిత్రాల పరిమాణం ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. ఇన్పుట్ లేయర్ పరిమాణం ఎలా నిర్వచించబడిందో అర్థం చేసుకోవడానికి, నిర్మాణం మరియు పనితీరుపై ప్రాథమిక అవగాహన కలిగి ఉండటం ముఖ్యం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను నిర్మించడం, పరీక్ష సమీక్ష