టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
శనివారం, 13 ఏప్రిల్ 2024
by అంకార్బ్
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
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
కృత్రిమ మేధస్సు, గ్రాఫ్ డేటా, యంత్ర అభ్యాస, న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, TensorFlow, శిక్షణ డేటాసెట్
లోతైన అభ్యాసంలో శిక్షణ డేటాసెట్ను సమతుల్యం చేయడం ఎందుకు ముఖ్యం?
ఆదివారం, 13 ఆగస్టు 2023
by EITCA అకాడమీ
అనేక కారణాల వల్ల లోతైన అభ్యాసంలో శిక్షణ డేటాసెట్ను బ్యాలెన్స్ చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది. మోడల్కు ప్రతినిధి మరియు విభిన్న ఉదాహరణల సెట్పై శిక్షణ ఉందని ఇది నిర్ధారిస్తుంది, ఇది మెరుగైన సాధారణీకరణకు మరియు కనిపించని డేటాపై మెరుగైన పనితీరుకు దారితీస్తుంది. ఈ రంగంలో, శిక్షణ డేటా నాణ్యత మరియు పరిమాణం కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, మీ స్వంత డేటాలో లోడ్ అవుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
కృత్రిమ మేధస్సు, బయాస్, డేటా బ్యాలెన్సింగ్, డీప్ లెర్నింగ్, సాధారణీకరణం, శిక్షణ డేటాసెట్