किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने का क्या मतलब है? किस प्रकार की शिक्षा: गहन, सामूहिक, स्थानांतरण सर्वोत्तम है? क्या सीखना अनिश्चित काल तक कुशल है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एक "मॉडल" का प्रशिक्षण पैटर्न को पहचानने और इनपुट डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए एक एल्गोरिदम सिखाने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह प्रक्रिया मशीन लर्निंग में एक महत्वपूर्ण कदम है, जहां मॉडल उदाहरणों से सीखता है और अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए अपने ज्ञान को सामान्यीकृत करता है। वहाँ
ट्रांसफर लर्निंग क्या है और यह TensorFlow.js के लिए मुख्य उपयोग का मामला क्यों है?
ट्रांसफर लर्निंग गहन शिक्षण के क्षेत्र में एक शक्तिशाली तकनीक है जो नए कार्यों को हल करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करने की अनुमति देती है। इसमें एक मॉडल लेना शामिल है जिसे एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है और एक अलग लेकिन संबंधित समस्या को हल करने के लिए उसके सीखे गए ज्ञान का पुन: उपयोग करना शामिल है। यह दृष्टिकोण है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow.js के साथ ब्राउज़र में गहरी शिक्षा, परिचय, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow.js नए व्यावसायिक अवसरों को कैसे सक्षम बनाता है?
TensorFlow.js एक शक्तिशाली ढांचा है जो ब्राउज़र में गहन सीखने की क्षमता लाता है, जिससे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में नए व्यावसायिक अवसर मिलते हैं। यह अत्याधुनिक तकनीक डेवलपर्स को सीधे वेब अनुप्रयोगों में गहन शिक्षण मॉडल की क्षमता का लाभ उठाने की अनुमति देती है, जिससे विभिन्न उद्योगों में व्यवसायों के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला खुलती है।
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यह जाँचने का उद्देश्य क्या है कि कोई सहेजा गया मॉडल प्रशिक्षण से पहले ही मौजूद है?
गहन शिक्षण मॉडल का प्रशिक्षण करते समय, यह जांचना महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने से पहले कोई सहेजा गया मॉडल पहले से मौजूद है या नहीं। यह कदम कई उद्देश्यों को पूरा करता है और प्रशिक्षण वर्कफ़्लो को बहुत लाभ पहुँचा सकता है। कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करने के संदर्भ में, जाँच करने का उद्देश्य क्या 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 प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
डीप एस्टेरॉयड कार्यक्रम में अधिक परतें शामिल करने के क्या लाभ हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से मशीन लर्निंग के साथ क्षुद्रग्रहों को ट्रैक करने के क्षेत्र में, डीप क्षुद्रग्रह कार्यक्रम में अधिक परतों को शामिल करने से कई लाभ मिल सकते हैं। ये लाभ डेटा से जटिल पैटर्न और प्रतिनिधित्व सीखने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता से उत्पन्न होते हैं, जो सटीकता और प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं
लिस्टिंग फ़ोटो को वर्गीकृत करने के लिए टीम ने मॉडल आर्किटेक्चर के रूप में ResNet 50 को क्यों चुना?
कई ठोस कारणों से Airbnb के मशीन लर्निंग एप्लिकेशन में लिस्टिंग फ़ोटो को वर्गीकृत करने के लिए ResNet 50 को मॉडल आर्किटेक्चर के रूप में चुना गया था। ResNet 50 एक गहन दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNN) है जिसने छवि वर्गीकरण कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है। यह मॉडलों के ResNet परिवार का एक प्रकार है, जिसके लिए प्रसिद्ध हैं
मध्यकालीन ग्रंथों को लिपिबद्ध करने के संदर्भ में शोधकर्ताओं ने अपने मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा एकत्र करने की चुनौती को कैसे पार किया?
मध्यकालीन ग्रंथों को लिपिबद्ध करने के संदर्भ में अपने मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा एकत्र करते समय शोधकर्ताओं को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ा। ये चुनौतियाँ मध्ययुगीन पांडुलिपियों की अनूठी विशेषताओं, जैसे जटिल लिखावट शैली, फीकी स्याही और उम्र के कारण होने वाली क्षति से उत्पन्न हुईं। इन चुनौतियों पर काबू पाने के लिए नवीन तकनीकों और सावधानीपूर्वक डेटा क्यूरेशन के संयोजन की आवश्यकता थी।
TensorFlow में किसी मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए कुछ संभावित रास्ते क्या हैं?
TensorFlow में किसी मॉडल की सटीकता में सुधार करना एक जटिल कार्य हो सकता है जिसके लिए विभिन्न कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। इस उत्तर में, हम TensorFlow में एक मॉडल की सटीकता को बढ़ाने के लिए कुछ संभावित रास्ते तलाशेंगे, जो मॉडल के निर्माण और परिष्कृत करने के लिए उच्च-स्तरीय एपीआई और तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करेंगे। 1. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: मूलभूत चरणों में से एक
TensorFlow में मॉडलों को सहेजने और लोड करने का उद्देश्य क्या है?
TensorFlow में मॉडलों को सहेजने और लोड करने का उद्देश्य भविष्य के अनुमान या प्रशिक्षण कार्यों के लिए प्रशिक्षित मॉडलों के संरक्षण और पुन: उपयोग को सक्षम करना है। एक मॉडल को सहेजने से हमें प्रशिक्षित मॉडल के सीखे गए मापदंडों और आर्किटेक्चर को डिस्क पर संग्रहीत करने की अनुमति मिलती है, जबकि एक मॉडल को लोड करने से हमें इन सहेजे गए मापदंडों को पुनर्स्थापित करने की अनुमति मिलती है और
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow में आगे बढ़ना, बचत और लोडिंग मॉडल, परीक्षा समीक्षा
फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट वर्गीकरण कार्य में कैसे योगदान देता है?
फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में वर्गीकरण कार्य में एक महत्वपूर्ण योगदान है, विशेष रूप से कपड़ों की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए टेन्सरफ्लो का उपयोग करने में। यह डेटासेट पारंपरिक एमएनआईएसटी डेटासेट के प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है, जिसमें हस्तलिखित अंक होते हैं। दूसरी ओर, फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट में 60,000 ग्रेस्केल छवियां शामिल हैं
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