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
TensorBoard అంటే ఏమిటి?
TensorBoard అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనం, ఇది సాధారణంగా Google యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ అయిన TensorFlowతో అనుబంధించబడుతుంది. విజువలైజేషన్ సాధనాల సూట్ను అందించడం ద్వారా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును అర్థం చేసుకోవడం, డీబగ్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో వినియోగదారులకు సహాయపడేలా ఇది రూపొందించబడింది. TensorBoard వినియోగదారులు వారి వివిధ అంశాలను దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
లోతైన అభ్యాస నమూనా ద్వారా అంచనాలను వివరించడానికి కొన్ని పద్ధతులు ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ చేసిన అంచనాలను వివరించడం దాని ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం మరియు మోడల్ ద్వారా నేర్చుకున్న అంతర్లీన నమూనాలపై అంతర్దృష్టులను పొందడం వంటి ముఖ్యమైన అంశం. ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, అంచనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మోడల్ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియపై మన అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి అనేక సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. సాధారణంగా ఉపయోగించే ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు నష్ట విలువలను మనం ఎలా గ్రాఫ్ చేయవచ్చు?
లోతైన అభ్యాస రంగంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు నష్ట విలువలను గ్రాఫ్ చేయడానికి, మేము పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్లో అందుబాటులో ఉన్న వివిధ సాంకేతికతలు మరియు సాధనాలను ఉపయోగించవచ్చు. మా మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి మరియు దాని శిక్షణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ గురించి సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఖచ్చితత్వం మరియు నష్ట విలువలను పర్యవేక్షించడం చాలా కీలకం. ఇందులో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, పరీక్ష సమీక్ష
వివిధ మోడళ్ల పనితీరును విజువలైజ్ చేయడంలో మరియు పోల్చడంలో TensorBoard ఎలా సహాయపడుతుంది?
TensorBoard అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కెరాస్లను ఉపయోగించి డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో విభిన్న మోడల్ల పనితీరును దృశ్యమానం చేయడంలో మరియు పోల్చడంలో గొప్పగా సహాయపడే శక్తివంతమైన సాధనం. శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం సమయంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది సమగ్రమైన మరియు స్పష్టమైన ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సర్బోర్డ్, టెన్సార్బోర్డుతో ఆప్టిమైజ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
పరిమాణం మార్చబడిన చిత్రాలను గ్రిడ్ ఆకృతిలో ప్రదర్శించడానికి మేము కోడ్ను ఎలా సవరించవచ్చు?
పరిమాణం మార్చబడిన చిత్రాలను గ్రిడ్ ఆకృతిలో ప్రదర్శించడానికి కోడ్ను సవరించడానికి, మేము పైథాన్లోని matplotlib లైబ్రరీని ఉపయోగించుకోవచ్చు. Matplotlib అనేది విజువలైజేషన్లను రూపొందించడానికి వివిధ రకాల విధులను అందించే విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్లాట్టింగ్ లైబ్రరీ. ముందుగా, మనం అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేసుకోవాలి. TensorFlowతో పాటు, మేము దిగుమతి చేస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, దృశ్యరూపంలో, పరీక్ష సమీక్ష
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించే సందర్భంలో చిత్రాలను మరియు వాటి వర్గీకరణలను దృశ్యమానం చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని ఉపయోగించి కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించే సందర్భంలో చిత్రాలను మరియు వాటి వర్గీకరణలను దృశ్యమానం చేయడం అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుంది. ఈ ప్రక్రియ నెట్వర్క్ యొక్క అంతర్గత పనితీరును అర్థం చేసుకోవడంలో మాత్రమే కాకుండా దాని పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో, సంభావ్య సమస్యలను గుర్తించడంలో మరియు నేర్చుకున్న ప్రాతినిధ్యాలపై అంతర్దృష్టులను పొందడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
MBARIలోని శాస్త్రవేత్తలతో డేనియల్ ప్రాజెక్ట్లో TensorFlow ఏ పాత్ర పోషించింది?
కృత్రిమ మేధస్సు నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ వేదికను అందించడం ద్వారా MBARIలోని శాస్త్రవేత్తలతో డేనియల్ ప్రాజెక్ట్లో TensorFlow కీలక పాత్ర పోషించింది. TensorFlow, Google అభివృద్ధి చేసిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, దాని విస్తృతమైన కార్యాచరణలు మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కారణంగా AI సంఘంలో గణనీయమైన ప్రజాదరణ పొందింది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, డేనియల్ మరియు ధ్వని సముద్రం, పరీక్ష సమీక్ష
త్రీ-డైమెన్షనల్ స్పేస్లో క్విట్ స్థితిని విజువలైజ్ చేయడానికి బ్లాచ్ స్పియర్ ప్రాతినిధ్యం ఎలా అనుమతిస్తుంది?
బ్లాచ్ స్పియర్ ప్రాతినిధ్యం అనేది క్వాంటం ఇన్ఫర్మేషన్ థియరీలో ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది త్రీ-డైమెన్షనల్ స్పేస్లో క్విట్ స్థితిని దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది క్వాంటం సమాచారం యొక్క ప్రాథమిక యూనిట్ అయిన క్విట్ యొక్క స్థితి యొక్క రేఖాగణిత ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది. బ్లోచ్ గోళానికి స్విస్ భౌతిక శాస్త్రవేత్త ఫెలిక్స్ బ్లాచ్ పేరు పెట్టారు,
- ప్రచురింపబడి క్వాంటం సమాచారం, EITC/QI/QIF క్వాంటం ఇన్ఫర్మేషన్ ఫండమెంటల్స్, స్పిన్ పరిచయం, బ్లోచ్ స్పియర్, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్ డేటాలాబ్ అంటే ఏమిటి మరియు దాని ప్రధాన లక్షణాలు ఏమిటి?
క్లౌడ్ డేటాలాబ్ అనేది Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది వినియోగదారులను సహకార మరియు ఇంటరాక్టివ్ పద్ధతిలో పెద్ద డేటాసెట్లను విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది జూపిటర్ నోట్బుక్ల సౌలభ్యాన్ని GCP యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు సౌలభ్యంతో మిళితం చేస్తుంది. క్లౌడ్ డేటాలాబ్ విస్తృత శ్రేణి లక్షణాలను అందిస్తుంది, అది ఆదర్శవంతమైన ఎంపికగా చేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, క్లౌడ్ డేటాలాబ్తో పెద్ద డేటాసెట్లను విశ్లేషించడం, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2