अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण के कुछ उदाहरण क्या हैं?
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एक मशीन लर्निंग प्रतिमान है जो पर्यवेक्षित शिक्षण (जहां सभी डेटा लेबल किया गया है) और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (जहां कोई डेटा लेबल नहीं किया गया है) के बीच आता है। अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम लेबल किए गए डेटा की एक छोटी मात्रा और बिना लेबल वाले डेटा की एक बड़ी मात्रा के संयोजन से सीखता है। प्राप्त करते समय यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उपयोगी होता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
लैंडमार्क पहचान सुविधा के अतिरिक्त बाउंडिंग बहुभुज जानकारी का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
लैंडमार्क डिटेक्शन फीचर के अलावा Google विज़न एपीआई द्वारा प्रदान की गई बाउंडिंग पॉलीगॉन जानकारी का उपयोग छवियों की समझ और विश्लेषण को बढ़ाने के लिए विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है। यह जानकारी, जिसमें बाउंडिंग बहुभुज के शीर्षों के निर्देशांक शामिल हैं, मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है जिसका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, स्थलों का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
गहरे तंत्रिका नेटवर्क को गहरा क्यों कहा जाता है?
गहरे तंत्रिका नेटवर्क को नोड्स की संख्या के बजाय उनकी कई परतों के कारण "गहरा" कहा जाता है। "डीप" शब्द नेटवर्क की गहराई को संदर्भित करता है, जो इसमें मौजूद परतों की संख्या से निर्धारित होती है। प्रत्येक परत में नोड्स का एक सेट होता है, जिन्हें न्यूरॉन्स भी कहा जाता है, जो इनपुट पर गणना करते हैं
सीएनएन में क्लास लेबल का प्रतिनिधित्व करने के लिए वन-हॉट वैक्टर का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
वन-हॉट वैक्टर का उपयोग आमतौर पर कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में क्लास लेबल का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस क्षेत्र में, सीएनएन एक गहन शिक्षण मॉडल है जिसे विशेष रूप से छवि वर्गीकरण कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह समझने के लिए कि सीएनएन में वन-हॉट वैक्टर का उपयोग कैसे किया जाता है, हमें पहले क्लास लेबल और उनके प्रतिनिधित्व की अवधारणा को समझना होगा।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, कन्वर्सेशन न्यूरल नेटवर्क (CNN), पाइटोरेक के साथ बातचीत करने के लिए परिचय, परीक्षा समीक्षा
कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में शामिल बुनियादी कदम क्या हैं?
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) एक प्रकार का गहन शिक्षण मॉडल है जिसका उपयोग विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों जैसे कि छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और छवि विभाजन के लिए व्यापक रूप से किया गया है। अध्ययन के इस क्षेत्र में, सीएनएन स्वचालित रूप से सीखने और छवियों से सार्थक विशेषताएं निकालने की अपनी क्षमता के कारण अत्यधिक प्रभावी साबित हुए हैं।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPTFK दीप लर्निंग विथ पायथन, टेंसोरफ्लो और केरस, संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNN), दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNN) का परिचय, परीक्षा समीक्षा
हम कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने में सीएनएन मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं, और इस संदर्भ में 85% की सटीकता क्या इंगित करती है?
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने में कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, कई मैट्रिक्स का उपयोग किया जा सकता है। एक सामान्य मीट्रिक सटीकता है, जो मूल्यांकन की गई छवियों की कुल संख्या में से सही ढंग से वर्गीकृत छवियों के अनुपात को मापती है। इस संदर्भ में, 85% की सटीकता इंगित करती है कि मॉडल की सही पहचान की गई है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, नेटवर्क का उपयोग करना, परीक्षा समीक्षा
छवि वर्गीकरण कार्यों में उपयोग किए जाने वाले कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) मॉडल के मुख्य घटक क्या हैं?
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) एक प्रकार का गहन शिक्षण मॉडल है जिसका व्यापक रूप से छवि वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है। सीएनएन दृश्य डेटा का विश्लेषण करने में अत्यधिक प्रभावी साबित हुए हैं और विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया है। छवि वर्गीकरण कार्यों में उपयोग किए जाने वाले सीएनएन मॉडल के मुख्य घटक हैं
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के संदर्भ में छवियों और उनके वर्गीकरणों को देखने का उद्देश्य क्या है?
एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के संदर्भ में छवियों और उनके वर्गीकरण की कल्पना करना कई महत्वपूर्ण उद्देश्यों को पूरा करता है। यह प्रक्रिया न केवल नेटवर्क की आंतरिक कार्यप्रणाली को समझने में सहायता करती है बल्कि इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने, संभावित मुद्दों की पहचान करने और सीखे गए अभ्यावेदन में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में भी मदद करती है। में से एक
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए सीएनएन को प्रशिक्षित करने के संदर्भ में सीखने की दर का क्या महत्व है?
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को प्रशिक्षित करने में सीखने की दर महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। TensorFlow के साथ गहन शिक्षण के संदर्भ में, सीखने की दर उस चरण के आकार को निर्धारित करती है जिस पर मॉडल अनुकूलन प्रक्रिया के दौरान अपने मापदंडों को समायोजित करता है। यह एक हाइपरपैरामीटर है जिसे सावधानीपूर्वक चुनने की आवश्यकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, नेटवर्क का निर्माण, परीक्षा समीक्षा
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान के लिए सीएनएन में इनपुट परत का आकार कैसे परिभाषित किया गया है?
कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में इनपुट परत का आकार नेटवर्क में इनपुट के रूप में उपयोग की जाने वाली छवियों के आकार से निर्धारित होता है। यह समझने के लिए कि इनपुट परत का आकार कैसे परिभाषित किया जाता है, इसकी संरचना और कार्यप्रणाली की बुनियादी समझ होना महत्वपूर्ण है