టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL)లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API నిజానికి సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను రూపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. NSL అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను ట్రైనింగ్ ప్రాసెస్లో ఏకీకృతం చేస్తుంది, ఫీచర్ డేటా మరియు గ్రాఫ్ డేటా రెండింటినీ ప్రభావితం చేయడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. ఉపయోగించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ
సహజ గ్రాఫ్ లేని డేటాతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించవచ్చా?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది శిక్షణా ప్రక్రియలో నిర్మాణాత్మక సంకేతాలను ఏకీకృతం చేస్తుంది. ఈ నిర్మాణాత్మక సంకేతాలు సాధారణంగా గ్రాఫ్లుగా సూచించబడతాయి, ఇక్కడ నోడ్లు సందర్భాలు లేదా లక్షణాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి మరియు అంచులు వాటి మధ్య సంబంధాలు లేదా సారూప్యతలను సంగ్రహిస్తాయి. TensorFlow సందర్భంలో, శిక్షణ సమయంలో గ్రాఫ్-రెగ్యులరైజేషన్ పద్ధతులను చేర్చడానికి NSL మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పొరలో న్యూరాన్ల సంఖ్య పెరగడం వల్ల ఓవర్ఫిట్కి దారితీసే జ్ఞాపకశక్తి ప్రమాదాన్ని పెంచుతుందా?
ఒక కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పొరలో న్యూరాన్ల సంఖ్యను పెంచడం వలన గుర్తుపెట్టుకునే ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉంటుంది, ఇది ఓవర్ఫిట్కి దారితీయవచ్చు. ఒక మోడల్ శిక్షణ డేటాలోని వివరాలను మరియు శబ్దాన్ని తెలుసుకున్నప్పుడు అది కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరును ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ఇది సాధారణ సమస్య
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 1
మొబైల్ పరికరం కెమెరా నుండి ఫ్రేమ్తో ఇన్పుట్ అయిన ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ కోసం TensorFlow లైట్ ఇంటర్ప్రెటర్ యొక్క అవుట్పుట్ ఎంత?
TensorFlow Lite అనేది మొబైల్ మరియు IoT పరికరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి TensorFlow అందించిన తేలికపాటి పరిష్కారం. TensorFlow Lite ఇంటర్ప్రెటర్ మొబైల్ పరికరం కెమెరా నుండి ఫ్రేమ్తో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మోడల్ను ఇన్పుట్గా ప్రాసెస్ చేసినప్పుడు, అవుట్పుట్ సాధారణంగా ఇమేజ్లో ఉన్న వస్తువులకు సంబంధించి అంచనాలను అందించడానికి అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ప్రోగ్రామింగ్ టెన్సార్ ఫ్లో, టెన్సార్ ఫ్లో లైట్ పరిచయం
సహజ గ్రాఫ్లు అంటే ఏమిటి మరియు వాటిని న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చా?
సహజ గ్రాఫ్లు వాస్తవ ప్రపంచ డేటా యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాలు, ఇక్కడ నోడ్లు ఎంటిటీలను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు ఈ ఎంటిటీల మధ్య సంబంధాలను సూచిస్తాయి. ఈ గ్రాఫ్లు సాధారణంగా సోషల్ నెట్వర్క్లు, సైటేషన్ నెట్వర్క్లు, బయోలాజికల్ నెట్వర్క్లు మరియు మరిన్ని వంటి సంక్లిష్ట వ్యవస్థలను మోడల్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. సహజ గ్రాఫ్లు డేటాలో ఉన్న క్లిష్టమైన నమూనాలు మరియు డిపెండెన్సీలను సంగ్రహిస్తాయి, వాటిని వివిధ యంత్రాలకు విలువైనవిగా చేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ
Android కోసం TensorFlow లైట్ అనుమితి కోసం మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుందా లేదా శిక్షణ కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చా?
Android కోసం TensorFlow Lite అనేది మొబైల్ మరియు ఎంబెడెడ్ పరికరాల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన TensorFlow యొక్క తేలికపాటి వెర్షన్. ఇది ప్రాథమికంగా అనుమితి పనులను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మొబైల్ పరికరాలలో ప్రీ-ట్రైన్డ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. TensorFlow Lite మొబైల్ ప్లాట్ఫారమ్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది మరియు ఎనేబుల్ చేయడానికి తక్కువ జాప్యం మరియు చిన్న బైనరీ పరిమాణాన్ని అందించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ప్రోగ్రామింగ్ టెన్సార్ ఫ్లో, Android కోసం టెన్సార్ ఫ్లో లైట్
స్తంభింపచేసిన గ్రాఫ్ యొక్క ఉపయోగం ఏమిటి?
TensorFlow సందర్భంలో స్తంభింపచేసిన గ్రాఫ్ పూర్తిగా శిక్షణ పొందిన మోడల్ను సూచిస్తుంది మరియు ఆపై మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ పొందిన బరువులు రెండింటినీ కలిగి ఉన్న ఒకే ఫైల్గా సేవ్ చేయబడుతుంది. ఈ ఘనీభవించిన గ్రాఫ్ని అసలు మోడల్ నిర్వచనం లేదా యాక్సెస్ అవసరం లేకుండా వివిధ ప్లాట్ఫారమ్లలో అనుమితి కోసం అమలు చేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ప్రోగ్రామింగ్ టెన్సార్ ఫ్లో, టెన్సార్ ఫ్లో లైట్ పరిచయం
గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్లో ఉపయోగించే గ్రాఫ్ను ఎవరు నిర్మిస్తారు, ఇందులో నోడ్లు డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను సూచిస్తాయి?
గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికత, ఇందులో నోడ్లు డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను సూచించే గ్రాఫ్ను నిర్మించడం. టెన్సర్ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) సందర్భంలో, డేటా పాయింట్లు వాటి సారూప్యతలు లేదా సంబంధాల ఆధారంగా ఎలా కనెక్ట్ చేయబడతాయో నిర్వచించడం ద్వారా గ్రాఫ్ రూపొందించబడింది. ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అవలోకనం
పిల్లులు మరియు కుక్కల యొక్క అనేక చిత్రాల విషయంలో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) ఇప్పటికే ఉన్న చిత్రాల ఆధారంగా కొత్త చిత్రాలను రూపొందిస్తుందా?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది స్టాండర్డ్ ఫీచర్ ఇన్పుట్లతో పాటు స్ట్రక్చర్డ్ సిగ్నల్లను ఉపయోగించి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణను అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ముఖ్యంగా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి పరపతి పొందగలిగే డేటా స్వాభావిక నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్న సందర్భాలలో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. కలిగి ఉన్న సందర్భంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అవలోకనం
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో ప్రతి దృష్టాంతానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నమూనాలను నేర్చుకునేందుకు మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలుగా దానిని అధిక మొత్తంలో డేటాకు బహిర్గతం చేయడం ఉంటుంది. శిక్షణ దశలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పునరావృతాల శ్రేణికి లోనవుతుంది, ఇక్కడ అది కనిష్టీకరించడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి