డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మేము మా మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్ రంగంలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, అనేక కీలక దశలను తీసుకోవచ్చు. ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లతో సహా వివిధ డొమైన్లలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు గొప్ప విజయాన్ని చూపించాయి. ద్వారా
టెన్సర్ఫ్లోలోని ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ లీనియర్ మోడల్ను డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్గా మార్చే ప్రక్రియను ఎలా సులభతరం చేస్తుంది?
టెన్సర్ఫ్లోలోని ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ లీనియర్ మోడల్ను డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్గా మార్చే ప్రక్రియను చాలా సులభతరం చేస్తుంది. TensorFlow అనేది Google ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో సహా వివిధ రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. అంచనా వేసేవారు అధిక-స్థాయి TensorFlow API, ఇది అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు, పరీక్ష సమీక్ష