क्या टेन्सरफ्लो के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग में पैक पड़ोसी एपीआई प्राकृतिक ग्राफ डेटा के आधार पर एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट का उत्पादन करता है?
TensorFlow के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) में पैक पड़ोसी एपीआई वास्तव में प्राकृतिक ग्राफ़ डेटा के आधार पर एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट तैयार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। एनएसएल एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो ग्राफ-संरचित डेटा को प्रशिक्षण प्रक्रिया में एकीकृत करता है, फीचर डेटा और ग्राफ डेटा दोनों का लाभ उठाकर मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाता है। उपयोग करके
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
क्या न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग का उपयोग उस डेटा के साथ किया जा सकता है जिसके लिए कोई प्राकृतिक ग्राफ़ नहीं है?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षण प्रक्रिया में संरचित संकेतों को एकीकृत करता है। इन संरचित संकेतों को आम तौर पर ग्राफ़ के रूप में दर्शाया जाता है, जहां नोड्स उदाहरणों या विशेषताओं के अनुरूप होते हैं, और किनारे उनके बीच संबंधों या समानताओं को पकड़ते हैं। TensorFlow के संदर्भ में, NSL आपको प्रशिक्षण के दौरान ग्राफ़-नियमितीकरण तकनीकों को शामिल करने की अनुमति देता है
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क्या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क परत में न्यूरॉन्स की संख्या बढ़ने से याद रखने का जोखिम बढ़ जाता है जिससे ओवरफिटिंग हो जाती है?
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क परत में न्यूरॉन्स की संख्या में वृद्धि वास्तव में याद रखने का एक उच्च जोखिम पैदा कर सकती है, जिससे संभावित रूप से ओवरफिटिंग हो सकती है। ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा में विवरण और शोर को इस हद तक सीखता है कि यह अदृश्य डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। यह एक आम समस्या है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 1
मोबाइल डिवाइस कैमरे से एक फ्रेम के साथ इनपुट होने वाले ऑब्जेक्ट रिकग्निशन मशीन लर्निंग मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो लाइट दुभाषिया का आउटपुट क्या है?
TensorFlow Lite मोबाइल और IoT उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए TensorFlow द्वारा प्रदान किया गया एक हल्का समाधान है। जब TensorFlow Lite दुभाषिया इनपुट के रूप में मोबाइल डिवाइस कैमरे से एक फ्रेम के साथ एक ऑब्जेक्ट पहचान मॉडल को संसाधित करता है, तो आउटपुट में आम तौर पर छवि में मौजूद वस्तुओं के बारे में भविष्यवाणियां प्रदान करने के लिए कई चरण शामिल होते हैं।
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प्राकृतिक ग्राफ़ क्या हैं और क्या उनका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है?
प्राकृतिक ग्राफ़ वास्तविक दुनिया के डेटा का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हैं जहां नोड्स संस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, और किनारे इन संस्थाओं के बीच संबंधों को दर्शाते हैं। इन ग्राफ़ का उपयोग आमतौर पर जटिल प्रणालियों जैसे कि सामाजिक नेटवर्क, उद्धरण नेटवर्क, जैविक नेटवर्क और बहुत कुछ को मॉडल करने के लिए किया जाता है। प्राकृतिक ग्राफ़ डेटा में मौजूद जटिल पैटर्न और निर्भरता को पकड़ते हैं, जिससे वे विभिन्न मशीनों के लिए मूल्यवान बन जाते हैं
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क्या Android के लिए TensorFlow lite का उपयोग केवल अनुमान लगाने के लिए किया जाता है या इसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए भी किया जा सकता है?
Android के लिए TensorFlow Lite, TensorFlow का एक हल्का संस्करण है जिसे विशेष रूप से मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उपयोग मुख्य रूप से अनुमान कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के लिए मोबाइल उपकरणों पर पूर्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए किया जाता है। TensorFlow Lite को मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के लिए अनुकूलित किया गया है और इसका उद्देश्य सक्षम करने के लिए कम विलंबता और एक छोटा बाइनरी आकार प्रदान करना है
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जमे हुए ग्राफ़ का उपयोग क्या है?
TensorFlow के संदर्भ में एक जमे हुए ग्राफ़ एक मॉडल को संदर्भित करता है जिसे पूरी तरह से प्रशिक्षित किया गया है और फिर मॉडल आर्किटेक्चर और प्रशिक्षित वजन दोनों वाली एक फ़ाइल के रूप में सहेजा गया है। इस जमे हुए ग्राफ को मूल मॉडल परिभाषा या पहुंच की आवश्यकता के बिना विभिन्न प्लेटफार्मों पर अनुमान के लिए तैनात किया जा सकता है
ग्राफ नियमितीकरण तकनीक में उपयोग किए जाने वाले ग्राफ का निर्माण कौन करता है, जिसमें एक ग्राफ शामिल होता है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं?
ग्राफ नियमितीकरण मशीन लर्निंग में एक मौलिक तकनीक है जिसमें एक ग्राफ का निर्माण शामिल है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। टेन्सरफ्लो के साथ न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) के संदर्भ में, ग्राफ़ का निर्माण यह परिभाषित करके किया जाता है कि डेटा बिंदु उनकी समानता या संबंधों के आधार पर कैसे जुड़े हुए हैं।
क्या बिल्लियों और कुत्तों की कई तस्वीरों के मामले में लागू न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) मौजूदा छवियों के आधार पर नई छवियां तैयार करेगी?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) Google द्वारा विकसित एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मानक फीचर इनपुट के अलावा संरचित संकेतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की अनुमति देता है। यह ढांचा उन परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां डेटा में अंतर्निहित संरचना होती है जिसका लाभ मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उठाया जा सकता है। होने के सन्दर्भ में
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क्या मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है?
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में इसे बड़ी मात्रा में डेटा के संपर्क में लाना शामिल है ताकि यह प्रत्येक परिदृश्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पैटर्न सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम हो सके। प्रशिक्षण चरण के दौरान, मशीन लर्निंग मॉडल पुनरावृत्तियों की एक श्रृंखला से गुजरता है जहां यह अपने आंतरिक मापदंडों को न्यूनतम करने के लिए समायोजित करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है