Google Vision API में ऑब्जेक्ट पहचान के लिए कुछ पूर्वनिर्धारित श्रेणियां क्या हैं?
Google विज़न एपीआई, Google क्लाउड की मशीन सीखने की क्षमताओं का एक हिस्सा, ऑब्जेक्ट पहचान सहित उन्नत छवि समझ कार्यक्षमता प्रदान करता है। ऑब्जेक्ट पहचान के संदर्भ में, एपीआई छवियों के भीतर वस्तुओं की सटीक पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित श्रेणियों का एक सेट नियोजित करता है। ये पूर्वनिर्धारित श्रेणियां एपीआई के मशीन लर्निंग मॉडल को वर्गीकृत करने के लिए संदर्भ बिंदु के रूप में काम करती हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, वस्तुओं का पता लगाना
वैक्टर के रूप में शब्दों के प्रतिनिधित्व के प्लॉट के लिए उचित अक्षों को स्वचालित रूप से निर्दिष्ट करने के लिए कोई एम्बेडिंग परत का उपयोग कैसे कर सकता है?
वैक्टर के रूप में शब्द प्रतिनिधित्व को देखने के लिए उचित अक्षों को स्वचालित रूप से निर्दिष्ट करने के लिए एक एम्बेडिंग परत का उपयोग करने के लिए, हमें शब्द एम्बेडिंग की मूलभूत अवधारणाओं और तंत्रिका नेटवर्क में उनके अनुप्रयोग में गहराई से जाने की आवश्यकता है। शब्द एम्बेडिंग एक सतत वेक्टर स्थान में शब्दों का सघन वेक्टर प्रतिनिधित्व है जो शब्दों के बीच अर्थ संबंधी संबंधों को पकड़ता है। ये एम्बेडिंग हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, तंत्रिका संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क अवलोकन
सीएनएन में अधिकतम पूलिंग का उद्देश्य क्या है?
मैक्स पूलिंग कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) में एक महत्वपूर्ण ऑपरेशन है जो फीचर निष्कर्षण और आयामीता में कमी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। छवि वर्गीकरण कार्यों के संदर्भ में, फीचर मानचित्रों को डाउनसैंपल करने के लिए कनवल्शनल परतों के बाद अधिकतम पूलिंग लागू की जाती है, जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करते हुए महत्वपूर्ण सुविधाओं को बनाए रखने में मदद करती है। प्राथमिक उद्देश्य
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, कपड़े की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए TensorFlow का उपयोग करना
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया को छवि पहचान पर कैसे लागू किया जाता है?
छवि पहचान कार्यों पर लागू कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) प्रक्रिया में फ़ीचर निष्कर्षण एक महत्वपूर्ण कदम है। सीएनएन में, फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया में सटीक वर्गीकरण की सुविधा के लिए इनपुट छवियों से सार्थक सुविधाओं का निष्कर्षण शामिल है। यह प्रक्रिया आवश्यक है क्योंकि छवियों से कच्चे पिक्सेल मान सीधे वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। द्वारा
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, कपड़े की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए TensorFlow का उपयोग करना
क्या TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शन का उपयोग करना आवश्यक है?
TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के दायरे में, एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शंस का उपयोग एक पूर्ण आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह मॉडल के प्रदर्शन और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। अतुल्यकालिक शिक्षण कार्य गणनाओं को निष्पादित करने की अनुमति देकर मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण
TensorFlow Keras टोकनेज़र API शब्दों की अधिकतम संख्या पैरामीटर क्या है?
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई टेक्स्ट डेटा के कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों में एक महत्वपूर्ण कदम है। TensorFlow Keras में टोकनाइज़र इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करते समय, सेट किए जा सकने वाले मापदंडों में से एक `num_words` पैरामीटर है, जो आवृत्ति के आधार पर रखे जाने वाले शब्दों की अधिकतम संख्या निर्दिष्ट करता है
क्या TensorFlow Keras टोकनाइज़र API का उपयोग सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए किया जा सकता है?
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई का उपयोग वास्तव में पाठ के एक संग्रह के भीतर सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए किया जा सकता है। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में एक मौलिक कदम है जिसमें आगे की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए पाठ को छोटी इकाइयों, आमतौर पर शब्दों या उपशब्दों में तोड़ना शामिल है। TensorFlow में टोकननाइज़र एपीआई कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, tokenization
टोको क्या है?
TOCO, जो कि TensorFlow Lite ऑप्टिमाइज़िंग कन्वर्टर के लिए है, TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण घटक है जो मोबाइल और एज उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल की तैनाती में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह कनवर्टर विशेष रूप से स्मार्टफोन, IoT डिवाइस और एम्बेडेड सिस्टम जैसे संसाधन-बाधित प्लेटफार्मों पर तैनाती के लिए TensorFlow मॉडल को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, प्रोग्रामिंग TensorFlow, TensorFlow कोडिंग का परिचय
मशीन लर्निंग मॉडल में कई युगों और मॉडल चलाने से भविष्यवाणी की सटीकता के बीच क्या संबंध है?
मशीन लर्निंग मॉडल में युगों की संख्या और भविष्यवाणी की सटीकता के बीच संबंध एक महत्वपूर्ण पहलू है जो मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। एक युग संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के माध्यम से एक पूर्ण पास को संदर्भित करता है। यह समझना आवश्यक है कि युगों की संख्या भविष्यवाणी सटीकता को कैसे प्रभावित करती 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
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