हम सीएनएन के लिए प्रशिक्षण डेटा कैसे तैयार करते हैं? इसमें शामिल चरणों की व्याख्या करें।
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के लिए प्रशिक्षण डेटा तैयार करने में इष्टतम मॉडल प्रदर्शन और सटीक भविष्यवाणियां सुनिश्चित करने के लिए कई महत्वपूर्ण कदम शामिल हैं। यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा सीएनएन की सीखने और पैटर्न को प्रभावी ढंग से सामान्य बनाने की क्षमता को बहुत प्रभावित करती है। इस उत्तर में, हम इसमें शामिल चरणों का पता लगाएंगे
तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने से पहले डेटा को सामान्य बनाने का उद्देश्य क्या है?
तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने से पहले डेटा को सामान्य बनाना कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक आवश्यक प्रीप्रोसेसिंग कदम है, विशेष रूप से पायथन, टेन्सरफ्लो और केरस के साथ गहन शिक्षण में। डेटा को सामान्य करने का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि इनपुट सुविधाएँ समान पैमाने पर हैं, जो तंत्रिका के प्रदर्शन और अभिसरण में काफी सुधार कर सकती हैं
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प्रतिगमन समस्याओं में डेटा सामान्यीकरण क्यों महत्वपूर्ण है और यह मॉडल प्रदर्शन में कैसे सुधार करता है?
प्रतिगमन समस्याओं में डेटा सामान्यीकरण एक महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि यह मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इस संदर्भ में, सामान्यीकरण इनपुट सुविधाओं को एक सुसंगत सीमा तक स्केल करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। ऐसा करके, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि सभी सुविधाओं के पैमाने समान हों, जो कुछ विशेषताओं को हावी होने से रोकता है
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