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
TensorFlow के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग में पैक नेबर्स एपीआई क्या है?
TensorFlow के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) में पैक नेबर्स एपीआई एक महत्वपूर्ण विशेषता है जो प्राकृतिक ग्राफ़ के साथ प्रशिक्षण प्रक्रिया को बढ़ाती है। एनएसएल में, पैक पड़ोसी एपीआई एक ग्राफ संरचना में पड़ोसी नोड्स से जानकारी एकत्र करके प्रशिक्षण उदाहरणों के निर्माण की सुविधा प्रदान करता है। ग्राफ़-संरचित डेटा से निपटने के दौरान यह एपीआई विशेष रूप से उपयोगी है,
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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
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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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
क्या तंत्रिका संरचित शिक्षण में संरचना इनपुट का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण को नियमित करने के लिए किया जा सकता है?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (NSL) TensorFlow में एक ढांचा है जो मानक फीचर इनपुट के अलावा संरचित संकेतों का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की अनुमति देता है। संरचित संकेतों को ग्राफ़ के रूप में दर्शाया जा सकता है, जहां नोड्स उदाहरणों से मेल खाते हैं और किनारे उनके बीच संबंधों को कैप्चर करते हैं। इन ग्राफ़ का उपयोग विभिन्न प्रकार के एन्कोडिंग के लिए किया जा सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण