यदि इनपुट हीटमैप को संग्रहीत करने वाले सुन्न सरणियों की सूची है जो कि ViTPose का आउटपुट है और प्रत्येक सुन्न फ़ाइल का आकार शरीर में 1 प्रमुख बिंदुओं के अनुरूप [17, 64, 48, 17] है, तो किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन और पायटोरच के साथ डीप लर्निंग में, डेटा और डेटासेट के साथ काम करते समय, दिए गए इनपुट को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम चुनना महत्वपूर्ण है। इस मामले में, इनपुट में संख्यात्मक सरणियों की एक सूची होती है, प्रत्येक एक हीटमैप संग्रहीत करता है जो आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है
गहन शिक्षण में तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय असंतुलित डेटासेट को संतुलित करना क्यों आवश्यक है?
निष्पक्ष और सटीक मॉडल प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए गहन शिक्षण में तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय असंतुलित डेटासेट को संतुलित करना आवश्यक है। वास्तविक दुनिया के कई परिदृश्यों में, डेटासेट में असंतुलन होता है, जहां कक्षाओं का वितरण एक समान नहीं होता है। यह असंतुलन पक्षपाती और अप्रभावी मॉडल को जन्म दे सकता है जो अल्पसंख्यक वर्गों पर खराब प्रदर्शन करते हैं। इसलिए, यह
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, जानकारी, डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
गहन शिक्षण में एमएनआईएसटी डेटासेट के साथ काम करते समय डेटा में फेरबदल करना क्यों महत्वपूर्ण है?
गहन शिक्षण में एमएनआईएसटी डेटासेट के साथ काम करते समय डेटा में फेरबदल करना एक आवश्यक कदम है। एमएनआईएसटी डेटासेट कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला बेंचमार्क डेटासेट है। इसमें हस्तलिखित अंक छवियों का एक बड़ा संग्रह शामिल है, जिसमें संबंधित लेबल प्रत्येक छवि में दर्शाए गए अंक को दर्शाते हैं।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, जानकारी, डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
गहन शिक्षण में शुरुआती लोगों के लिए टॉर्चविज़न के अंतर्निहित डेटासेट कैसे फायदेमंद हो सकते हैं?
टॉर्चविज़न के अंतर्निर्मित डेटासेट गहन शिक्षण के क्षेत्र में शुरुआती लोगों के लिए असंख्य लाभ प्रदान करते हैं। ये डेटासेट, जो PyTorch में आसानी से उपलब्ध हैं, गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए मूल्यवान संसाधनों के रूप में काम करते हैं। वास्तविक दुनिया के डेटा की एक विविध श्रृंखला प्रदान करके, टॉर्चविज़न के अंतर्निहित डेटासेट शुरुआती लोगों को काम करने में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं।
गहन शिक्षण में डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में अलग करने का उद्देश्य क्या है?
गहन शिक्षण में डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में अलग करने का उद्देश्य एक प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता का मूल्यांकन करना है। यह अभ्यास यह आकलन करने के लिए आवश्यक है कि मॉडल अनदेखे डेटा पर कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी कर सकता है और ओवरफिटिंग से बच सकता है, जो तब होता है जब कोई मॉडल बहुत अधिक विशिष्ट हो जाता है
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गहन शिक्षण में डेटा तैयारी और हेरफेर को मॉडल विकास प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा क्यों माना जाता है?
कई महत्वपूर्ण कारणों से डेटा तैयारी और हेरफेर को गहन शिक्षण में मॉडल विकास प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा माना जाता है। डीप लर्निंग मॉडल डेटा-संचालित होते हैं, जिसका अर्थ है कि उनका प्रदर्शन प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और उपयुक्तता पर बहुत अधिक निर्भर करता है। सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए, यह