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
న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే ముందు డేటాను సాధారణీకరించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు డేటాను సాధారణీకరించడం అనేది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కేరాస్లతో లోతైన అభ్యాసంలో ముఖ్యమైన ప్రీప్రాసెసింగ్ దశ. డేటాను సాధారణీకరించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, ఇన్పుట్ లక్షణాలు ఒకే స్థాయిలో ఉండేలా చూసుకోవడం, ఇది నాడీ పనితీరు మరియు కలయికను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో లోతైన అభ్యాసం, పరీక్ష సమీక్ష
రిగ్రెషన్ సమస్యలలో డేటా సాధారణీకరణ ఎందుకు ముఖ్యమైనది మరియు ఇది మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?
రిగ్రెషన్ సమస్యలలో డేటా సాధారణీకరణ కీలకమైన దశ, ఎందుకంటే మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడంలో ఇది ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, సాధారణీకరణ అనేది ఇన్పుట్ లక్షణాలను స్థిరమైన పరిధికి స్కేలింగ్ చేసే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. అలా చేయడం ద్వారా, అన్ని ఫీచర్లు ఒకే విధమైన ప్రమాణాలను కలిగి ఉన్నాయని మేము నిర్ధారిస్తాము, ఇది కొన్ని లక్షణాలను ఆధిపత్యం చేయకుండా నిరోధిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, గూగుల్ సహకారంలో టెన్సార్ ఫ్లో, రిగ్రెషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి టెన్సార్ ఫ్లోను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష