పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
పద ప్రాతినిధ్యాలను వెక్టర్లుగా చూపడం కోసం స్వయంచాలకంగా సరైన అక్షాలను కేటాయించడం కోసం పొందుపరిచే లేయర్ను ఉపయోగించడానికి, మేము వర్డ్ ఎంబెడ్డింగ్ల యొక్క ప్రాథమిక భావనలను మరియు నాడీ నెట్వర్క్లలో వాటి అప్లికేషన్ను పరిశోధించాలి. వర్డ్ ఎంబెడ్డింగ్లు పదాల మధ్య అర్థ సంబంధాలను సంగ్రహించే నిరంతర వెక్టర్ స్థలంలో పదాల యొక్క దట్టమైన వెక్టార్ ప్రాతినిధ్యాలు. ఈ ఎంబెడ్డింగ్లు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అవలోకనం
లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పటికీ పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లు లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా వినియోగాన్ని కలిగి ఉండనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మోడల్ ఇంకా శిక్షణ ప్రక్రియను పొందవలసి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
పూలింగ్ లేయర్లు ముఖ్యమైన ఫీచర్లను నిలుపుకుంటూ చిత్రం యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడంలో ఎలా సహాయపడతాయి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ముఖ్యమైన ఫీచర్లను నిలుపుకుంటూ చిత్రాల పరిమాణాన్ని తగ్గించడంలో పూలింగ్ లేయర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, CNNలు ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి పనులలో అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి. పూలింగ్ లేయర్లు CNNలలో అంతర్భాగంగా ఉంటాయి మరియు దోహదం చేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), పైటోర్చ్తో కన్వ్నెట్కు పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
చిత్రాలను నెట్వర్క్ ద్వారా పంపే ముందు మనం వాటిని ఎందుకు చదును చేయాలి?
చిత్రాలను న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా పంపించే ముందు వాటిని చదును చేయడం అనేది ఇమేజ్ డేటా యొక్క ప్రీప్రాసెసింగ్లో కీలకమైన దశ. ఈ ప్రక్రియలో రెండు డైమెన్షనల్ ఇమేజ్ని ఒక డైమెన్షనల్ అర్రేగా మార్చడం జరుగుతుంది. చిత్రాలను చదును చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం ఇన్పుట్ డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే మరియు ప్రాసెస్ చేయగల ఫార్మాట్లోకి మార్చడం.
పెద్ద డేటాసెట్లను ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయడానికి సిఫార్సు చేయబడిన విధానం ఏమిటి?
పెద్ద డేటాసెట్లను ప్రీప్రాసెసింగ్ అనేది లోతైన అభ్యాస నమూనాల అభివృద్ధిలో కీలకమైన దశ, ప్రత్యేకించి 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (CNNలు) సందర్భంలో కాగ్లే పోటీలో ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు వంటి పనుల కోసం. ప్రీప్రాసెసింగ్ యొక్క నాణ్యత మరియు సామర్థ్యం మోడల్ పనితీరును మరియు మొత్తం విజయాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది
పూలింగ్ అనేది CNNలో ఫీచర్ మ్యాప్లను ఎలా సులభతరం చేస్తుంది మరియు గరిష్టంగా పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
పూలింగ్ అనేది ఫీచర్ మ్యాప్ల పరిమాణాన్ని సులభతరం చేయడానికి మరియు తగ్గించడానికి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత. ఇన్పుట్ డేటా నుండి అత్యంత ముఖ్యమైన ఫీచర్లను సంగ్రహించడంలో మరియు సంరక్షించడంలో ఇది కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. CNNలలో, పూలింగ్ సాధారణంగా కన్వల్యూషనల్ లేయర్ల అప్లికేషన్ తర్వాత నిర్వహించబడుతుంది. పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం రెండు రెట్లు:
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ఫ్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ బేసిక్స్, పరీక్ష సమీక్ష
మీన్ షిఫ్ట్ అల్గారిథమ్లో అనవసరమైన నిలువు వరుసలను వదలడానికి ముందు అసలు డేటా ఫ్రేమ్ కాపీని తయారు చేయడం ఎందుకు ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో మీన్ షిఫ్ట్ అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేస్తున్నప్పుడు, అనవసరమైన నిలువు వరుసలను వదలడానికి ముందు అసలు డేటా ఫ్రేమ్ కాపీని సృష్టించడం ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. ఈ అభ్యాసం అనేక ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుంది మరియు వాస్తవ జ్ఞానం ఆధారంగా ఉపదేశ విలువను కలిగి ఉంటుంది. ముందుగా, ఒరిజినల్ డేటా ఫ్రేమ్ యొక్క కాపీని సృష్టించడం అనేది అసలు డేటా భద్రపరచబడిందని నిర్ధారిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు మీన్ షిఫ్ట్, టైటానిక్ డేటాసెట్తో మీన్ షిఫ్ట్, పరీక్ష సమీక్ష
స్కేలబిలిటీ మరియు శిక్షణ ప్రక్రియ పరంగా K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం యొక్క కొన్ని పరిమితులు ఏమిటి?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో జనాదరణ పొందిన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే వర్గీకరణ అల్గోరిథం. ఇది ఒక కొత్త డేటా పాయింట్కి దాని పొరుగు డేటా పాయింట్ల సారూప్యత ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించే నాన్-పారామెట్రిక్ పద్ధతి. KNN దాని బలాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, స్కేలబిలిటీ మరియు ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారితో వర్గీకరణ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
న్యూరల్ నెట్వర్క్లో యాక్టివేషన్ల స్థలాన్ని దృశ్యమానం చేయడానికి యాక్టివేషన్ అట్లాస్లను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
యాక్టివేషన్ అట్లాసెస్ అనేది న్యూరల్ నెట్వర్క్లో యాక్టివేషన్ల స్థలాన్ని దృశ్యమానం చేయడానికి శక్తివంతమైన సాధనం. యాక్టివేషన్ అట్లాసెస్ ఎలా పని చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడానికి, ముందుగా న్యూరల్ నెట్వర్క్ సందర్భంలో యాక్టివేషన్లు ఏమిటో స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యం. న్యూరల్ నెట్వర్క్లో, యాక్టివేషన్లు ప్రతి అవుట్పుట్లను సూచిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, యాక్టివేషన్ అట్లాస్ను ఉపయోగించి చిత్ర నమూనాలు మరియు అంచనాలను అర్థం చేసుకోవడం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు కాకుండా స్కికిట్-లెర్న్ అందించే కొన్ని టాస్క్లు ఏవి?
స్కికిట్-లెర్న్, పైథాన్లోని ప్రసిద్ధ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, కేవలం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు మించి విస్తృత శ్రేణి సాధనాలు మరియు కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. స్కికిట్-లెర్న్ అందించిన ఈ అదనపు టాస్క్లు లైబ్రరీ యొక్క మొత్తం సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తాయి మరియు డేటా విశ్లేషణ మరియు తారుమారు కోసం దీనిని సమగ్ర సాధనంగా మారుస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము కొన్ని పనులను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, స్కికిట్-నేర్చుకోండి, పరీక్ష సమీక్ష