क्या प्राकृतिक ग्राफ़ में सह-घटना ग्राफ़, उद्धरण ग्राफ़, या पाठ ग्राफ़ शामिल हैं?
प्राकृतिक ग्राफ़ में ग्राफ़ संरचनाओं की एक विविध श्रृंखला शामिल होती है जो विभिन्न वास्तविक दुनिया परिदृश्यों में संस्थाओं के बीच संबंधों को मॉडल करती है। सह-घटना ग्राफ़, उद्धरण ग्राफ़ और टेक्स्ट ग्राफ़ सभी प्राकृतिक ग्राफ़ के उदाहरण हैं जो विभिन्न प्रकार के रिश्तों को पकड़ते हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में विभिन्न अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। सह-घटना ग्राफ़ सह-घटना का प्रतिनिधित्व करते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकन के साथ प्रशिक्षण
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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, प्रोग्रामिंग TensorFlow, Android के लिए TensorFlow Lite
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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, तंत्रिका संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क अवलोकन
क्या उत्सुक मोड TensorFlow की वितरित कंप्यूटिंग कार्यक्षमता को रोकता है?
TensorFlow में उत्सुक निष्पादन एक ऐसी विधा है जो मशीन लर्निंग मॉडल के अधिक सहज और इंटरैक्टिव विकास की अनुमति देती है। यह मॉडल विकास के प्रोटोटाइप और डिबगिंग चरणों के दौरान विशेष रूप से फायदेमंद है। TensorFlow में, उत्सुक निष्पादन पारंपरिक ग्राफ-आधारित निष्पादन के विपरीत, ठोस मूल्यों को वापस करने के लिए तुरंत संचालन निष्पादित करने का एक तरीका है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, टेन्सरफ्लो एगर मोड
Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट कैसे लोड करें?
Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट लोड करने के लिए, आप नीचे दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं। TensorFlow डेटासेट, TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह है। यह विभिन्न प्रकार के डेटासेट प्रदान करता है, जो इसे मशीन सीखने के कार्यों के लिए सुविधाजनक बनाता है। Google Colaboratory, जिसे Colab के नाम से भी जाना जाता है, Google द्वारा प्रदान की जाने वाली एक निःशुल्क क्लाउड सेवा है
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