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
టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
TensorFlow యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL)లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API అనేది సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ ప్రక్రియను మెరుగుపరిచే కీలకమైన లక్షణం. NSLలో, ప్యాక్ పొరుగువారి API గ్రాఫ్ నిర్మాణంలో పొరుగు నోడ్ల నుండి సమాచారాన్ని సమగ్రపరచడం ద్వారా శిక్షణా ఉదాహరణల సృష్టిని సులభతరం చేస్తుంది. గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ API ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది,
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
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని స్ట్రక్చర్ ఇన్పుట్ను న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణను క్రమబద్ధీకరించడానికి ఉపయోగించవచ్చా?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది టెన్సర్ఫ్లోలో ఒక ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది స్టాండర్డ్ ఫీచర్ ఇన్పుట్లతో పాటు స్ట్రక్చర్డ్ సిగ్నల్లను ఉపయోగించి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణను అనుమతిస్తుంది. నిర్మాణాత్మక సంకేతాలను గ్రాఫ్లుగా సూచించవచ్చు, ఇక్కడ నోడ్లు సందర్భాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి మరియు అంచులు వాటి మధ్య సంబంధాలను సంగ్రహిస్తాయి. ఈ గ్రాఫ్లను వివిధ రకాల ఎన్కోడ్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ