Google Vision APIలో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ కోసం కొన్ని ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాలలో భాగమైన Google Vision API, ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్తో సహా అధునాతన ఇమేజ్ అవగాహన కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సందర్భంలో, చిత్రాలలోని వస్తువులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి API ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాల సమితిని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు API యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వర్గీకరించడానికి సూచన పాయింట్లుగా పనిచేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, వస్తువులను గుర్తించడం
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
CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
మాక్స్ పూలింగ్ అనేది కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ఒక క్లిష్టమైన ఆపరేషన్, ఇది ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపులో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల సందర్భంలో, ఫీచర్ మ్యాప్లను తగ్గించడానికి కన్వల్యూషనల్ లేయర్ల తర్వాత గరిష్ట పూలింగ్ వర్తించబడుతుంది, ఇది గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించేటప్పుడు ముఖ్యమైన లక్షణాలను నిలుపుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ప్రాథమిక ప్రయోజనం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, దుస్తులు చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి టెన్సార్ఫ్లోను ఉపయోగించడం
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లకు వర్తించే కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) ప్రక్రియలో ఫీచర్ వెలికితీత అనేది కీలకమైన దశ. CNNలలో, ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియలో ఖచ్చితమైన వర్గీకరణను సులభతరం చేయడానికి ఇన్పుట్ చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను వెలికితీస్తుంది. చిత్రాల నుండి ముడి పిక్సెల్ విలువలు వర్గీకరణ పనులకు నేరుగా సరిపోవు కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా అవసరం. ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, దుస్తులు చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి టెన్సార్ఫ్లోను ఉపయోగించడం
TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
TensorFlow.jsలో అమలవుతున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల రంగంలో, అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ల వినియోగం సంపూర్ణ అవసరం కాదు, అయితే ఇది మోడల్ల పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచుతుంది. గణనలను నిర్వహించడానికి అనుమతించడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాస నమూనాల శిక్షణ ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అసమకాలిక అభ్యాస విధులు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, వర్గీకరణను నిర్వహించడానికి నాడీ నెట్వర్క్ను నిర్మించడం
TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) టాస్క్లలో కీలకమైన దశ అయిన టెక్స్ట్ డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ కోసం TensorFlow Keras Tokenizer API అనుమతిస్తుంది. TensorFlow Kerasలో టోకెనైజర్ ఉదాహరణను కాన్ఫిగర్ చేస్తున్నప్పుడు, సెట్ చేయగల పారామీటర్లలో ఒకటి `num_words` పరామితి, ఇది ఫ్రీక్వెన్సీ ఆధారంగా ఉంచాల్సిన పదాల గరిష్ట సంఖ్యను నిర్దేశిస్తుంది.
తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
TensorFlow Keras Tokenizer API నిజానికి టెక్స్ట్ యొక్క కార్పస్లో చాలా తరచుగా ఉండే పదాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. టోకనైజేషన్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక దశ, ఇది తదుపరి ప్రాసెసింగ్ను సులభతరం చేయడానికి టెక్స్ట్ను చిన్న యూనిట్లుగా, సాధారణంగా పదాలు లేదా సబ్వర్డ్లుగా విభజించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. TensorFlowలోని టోకనైజర్ API సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ను అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization
TOCO అంటే ఏమిటి?
TOCO, అంటే TensorFlow లైట్ ఆప్టిమైజింగ్ కన్వర్టర్, ఇది TensorFlow ఎకోసిస్టమ్లో కీలకమైన భాగం, ఇది మొబైల్ మరియు ఎడ్జ్ పరికరాల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల విస్తరణలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ కన్వర్టర్ ప్రత్యేకంగా స్మార్ట్ఫోన్లు, IoT పరికరాలు మరియు ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్ల వంటి వనరుల-నియంత్రిత ప్లాట్ఫారమ్లపై విస్తరణ కోసం TensorFlow మోడల్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రూపొందించబడింది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ప్రోగ్రామింగ్ టెన్సార్ ఫ్లో, టెన్సార్ ఫ్లో కోడింగ్ పరిచయం
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని యుగాల సంఖ్య మరియు ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మధ్య సంబంధం మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన అంశం. ఒక యుగం అనేది మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్ను సూచిస్తుంది. యుగాల సంఖ్య అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం
- 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
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