మేము CNN కోసం శిక్షణ డేటాను ఎలా సిద్ధం చేస్తాము? చేరిన దశలను వివరించండి.
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) కోసం శిక్షణ డేటాను సిద్ధం చేయడం అనేది సరైన మోడల్ పనితీరు మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను నిర్ధారించడానికి అనేక ముఖ్యమైన దశలను కలిగి ఉంటుంది. శిక్షణ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు పరిమాణం CNN యొక్క నమూనాలను సమర్థవంతంగా నేర్చుకునే మరియు సాధారణీకరించే సామర్థ్యాన్ని బాగా ప్రభావితం చేస్తుంది కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా కీలకం. ఈ సమాధానంలో, మేము చేరి ఉన్న దశలను విశ్లేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్, పరీక్ష సమీక్ష
నమూనా క్రమం ఆధారంగా నమూనాలను నేర్చుకోకుండా మోడల్ను నిరోధించడానికి మీరు శిక్షణ డేటాను ఎలా షఫుల్ చేయవచ్చు?
శిక్షణ నమూనాల క్రమం ఆధారంగా అభ్యాస నమూనాల నుండి లోతైన అభ్యాస నమూనాను నిరోధించడానికి, శిక్షణ డేటాను షఫుల్ చేయడం అవసరం. డేటాను షఫుల్ చేయడం వలన మోడల్ అనుకోకుండా నమూనాలను ప్రదర్శించే క్రమానికి సంబంధించిన పక్షపాతాలు లేదా డిపెండెన్సీలను నేర్చుకోదని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము వివిధ అంశాలను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, మీ స్వంత డేటాలో లోడ్ అవుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కెరాస్లను ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాసంలో డేటాను లోడ్ చేయడానికి మరియు ప్రీప్రాసెస్ చేయడానికి అవసరమైన లైబ్రరీలు ఏమిటి?
పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కేరాస్లను ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాసంలో డేటాను లోడ్ చేయడానికి మరియు ప్రీప్రాసెస్ చేయడానికి, ప్రక్రియను బాగా సులభతరం చేసే అనేక అవసరమైన లైబ్రరీలు ఉన్నాయి. ఈ లైబ్రరీలు డేటా లోడింగ్, ప్రీప్రాసెసింగ్ మరియు మానిప్యులేషన్ కోసం వివిధ కార్యాచరణలను అందిస్తాయి, పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు తమ డేటాను లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం సమర్ధవంతంగా సిద్ధం చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. డేటా కోసం ప్రాథమిక లైబ్రరీలలో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, మీ స్వంత డేటాలో లోడ్ అవుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow యొక్క ఉన్నత-స్థాయి APIలను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం డేటాను లోడ్ చేయడం మరియు సిద్ధం చేయడంలో ఏ దశలు ఉంటాయి?
TensorFlow యొక్క ఉన్నత-స్థాయి APIలను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం డేటాను లోడ్ చేయడం మరియు సిద్ధం చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల విజయవంతమైన అమలుకు కీలకమైన అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశల్లో డేటా లోడింగ్, డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా ఆగ్మెంటేషన్ ఉన్నాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ దశల్లో ప్రతిదానిని పరిశీలిస్తాము, వివరణాత్మక మరియు సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము. మొదటి అడుగు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో హై-లెవల్ API లు, డేటాను లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
BigQueryలోకి డేటాను లోడ్ చేస్తున్నప్పుడు క్లౌడ్ స్టోరేజ్ బకెట్ కోసం సిఫార్సు చేయబడిన స్థానం ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP)లోని వెబ్ UIని ఉపయోగించి BigQueryలోకి డేటాను లోడ్ చేస్తున్నప్పుడు, క్లౌడ్ స్టోరేజ్ బకెట్ కోసం సిఫార్సు చేయబడిన స్థానాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా అవసరం. Cloud Storage బకెట్, BigQueryలో లోడ్ చేయబడే ముందు డేటాకు మధ్యవర్తి నిల్వ స్థానంగా పనిచేస్తుంది. సిఫార్సు చేయబడిన స్థానాన్ని అనుసరించడం ద్వారా, మీరు ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, వెబ్ UI ని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను బిగ్క్యూరీలోకి లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
BigQuery వెబ్ UIని ఉపయోగించి మీ కంప్యూటర్ నుండి నేరుగా డేటాను లోడ్ చేయడానికి పరిమితి ఎంత?
Google Cloud Platform (GCP)లో భాగమైన BigQuery వెబ్ UI, వినియోగదారులు వారి కంప్యూటర్ల నుండి నేరుగా BigQueryలోకి డేటాను లోడ్ చేయడానికి అనుకూలమైన మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది. అయితే, ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించినప్పుడు పరిగణించవలసిన కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి. BigQuery వెబ్ UIని ఉపయోగించి మీ కంప్యూటర్ నుండి నేరుగా డేటాను లోడ్ చేయడానికి పరిమితి 10MB
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, వెబ్ UI ని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను బిగ్క్యూరీలోకి లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
వెబ్ UIని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను BigQueryలోకి లోడ్ చేయడానికి రెండు మార్గాలు ఏమిటి?
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) సందర్భంలో, వెబ్ UIని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను BigQueryలోకి లోడ్ చేయడానికి రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి. తదుపరి విశ్లేషణ మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం BigQueryలోకి డేటాను దిగుమతి చేసుకునే విషయంలో ఈ పద్ధతులు వినియోగదారులకు సౌలభ్యం మరియు సౌలభ్యాన్ని అందిస్తాయి. మొదటి పద్ధతిలో ఉపయోగించడం ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, వెబ్ UI ని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను బిగ్క్యూరీలోకి లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
BigQueryలోకి డేటాను లోడ్ చేయడానికి డిఫాల్ట్ ఫైల్ ఫార్మాట్ ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ అందించిన క్లౌడ్-ఆధారిత డేటా వేర్హౌస్ అయిన BigQueryలోకి డేటాను లోడ్ చేయడానికి డిఫాల్ట్ ఫైల్ ఫార్మాట్ కొత్త లైన్-డిలిమిటెడ్ JSON ఫార్మాట్. ఈ ఫార్మాట్ దాని సరళత, వశ్యత మరియు వివిధ డేటా మూలాధారాలతో అనుకూలత కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ సమాధానంలో, నేను కొత్త లైన్-డిలిమిటెడ్ JSON ఫార్మాట్, దాని ప్రయోజనాలు, మరియు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, BigQuery వెబ్ UI శీఘ్రప్రారంభం, పరీక్ష సమీక్ష
BigQueryలోకి మా స్వంత డేటాను లోడ్ చేయడానికి దశలు ఏమిటి?
BigQueryలో మీ స్వంత డేటాను లోడ్ చేయడానికి, మీరు మీ డేటాసెట్లను సమర్థవంతంగా దిగుమతి చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే దశల శ్రేణిని అనుసరించవచ్చు. ఈ ప్రక్రియలో డేటాసెట్ను రూపొందించడం, పట్టికను సృష్టించడం, ఆపై మీ డేటాను ఆ పట్టికలోకి లోడ్ చేయడం వంటివి ఉంటాయి. దిగువ దశలు మీకు వివరంగా మరియు ప్రక్రియ ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, BigQuery వెబ్ UI శీఘ్రప్రారంభం, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు ఫ్యాషన్-MNIST డేటాసెట్ను ప్రీప్రాసెస్ చేయడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు ఫ్యాషన్-MNIST డేటాసెట్ను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం అనేది డేటా సరిగ్గా ఫార్మాట్ చేయబడిందని మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిందని నిర్ధారించే అనేక కీలకమైన దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశల్లో డేటా లోడింగ్, డేటా ఎక్స్ప్లోరేషన్, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఉన్నాయి. ప్రతి దశ డేటాసెట్ యొక్క నాణ్యత మరియు ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచడానికి దోహదపడుతుంది, ఖచ్చితమైన మోడల్ శిక్షణను అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, కేరాస్ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష