अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षाका केही उदाहरणहरू के हुन्?
सेमी-पर्यवेक्षित सिकाइ एक मेसिन लर्निङ प्रतिमान हो जुन पर्यवेक्षित सिकाइ (जहाँ सबै डेटा लेबल गरिएको छ) र अनसुपराइज्ड सिकाइ (जहाँ कुनै डेटा लेबल गरिएको छैन) बीचमा पर्दछ। अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षामा, एल्गोरिदमले लेबल गरिएको डाटाको सानो मात्रा र लेबल नगरिएको डाटाको ठूलो मात्राको संयोजनबाट सिक्छ। प्राप्त गर्दा यो दृष्टिकोण विशेष गरी उपयोगी छ
ल्यान्डमार्क पत्ता लगाउने सुविधाको अतिरिक्त बाउन्डिङ बहुभुज जानकारी कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
ल्यान्डमार्क पत्ता लगाउने सुविधाको अतिरिक्त Google Vision API द्वारा प्रदान गरिएको बाउन्डिङ बहुभुज जानकारीलाई छविहरूको बुझाइ र विश्लेषण बढाउन विभिन्न तरिकाहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो जानकारी, जसमा बाउन्डिङ बहुभुज को ठाडो को निर्देशांकहरु सम्मिलित छ, बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ जुन विभिन्न उद्देश्यहरु को लागी लिभरेज गर्न सकिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GVAPI Google VIS API, उन्नत छविहरू बुझ्दै, स्थल चिन्हहरू पत्ता लगाउँदै, परीक्षा समीक्षा
गहिरो न्यूरल नेटवर्कलाई किन गहिरो भनिन्छ?
गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू नोडहरूको संख्याको सट्टा तिनीहरूको बहु तहहरूको कारणले "गहिरो" भनिन्छ। "गहिरो" शब्दले सञ्जालको गहिराइलाई बुझाउँछ, जुन यसमा भएका तहहरूको सङ्ख्याद्वारा निर्धारण गरिन्छ। प्रत्येक तहमा नोड्सको सेट हुन्छ, जसलाई न्यूरोन्स पनि भनिन्छ, जसले इनपुटमा गणना गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
कसरी एक-तातो भेक्टरहरू CNN मा वर्ग लेबलहरू प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
एक-तातो भेक्टरहरू सामान्यतया कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) मा वर्ग लेबलहरू प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिन्छ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको यस क्षेत्रमा, CNN एउटा गहिरो सिकाइ मोडेल हो जुन विशेष गरी छवि वर्गीकरण कार्यहरूको लागि डिजाइन गरिएको हो। CNNs मा एक-तातो भेक्टरहरू कसरी प्रयोग गरिन्छ भनेर बुझ्नको लागि, हामीले पहिले वर्ग लेबल र तिनीहरूको प्रतिनिधित्वको अवधारणा बुझ्नुपर्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN), पाइरोचको साथ कन्भेनेटको परिचय, परीक्षा समीक्षा
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) मा समावेश आधारभूत चरणहरू के हुन्?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) एक प्रकारको गहिरो सिकाइ मोडेल हो जुन विभिन्न कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरू जस्तै छवि वर्गीकरण, वस्तु पत्ता लगाउने, र छवि विभाजनको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छ। अध्ययनको यस क्षेत्रमा, CNNs स्वतः सिक्ने र छविहरूबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरू निकाल्ने क्षमताको कारणले अत्यधिक प्रभावकारी साबित भएको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को परिचय, परीक्षा समीक्षा
कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न हामीले CNN मोडेलको कार्यसम्पादन कसरी मूल्याङ्कन गर्न सक्छौं, र यस सन्दर्भमा 85% को शुद्धताले के संकेत गर्छ?
कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मोडेलको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न, धेरै मेट्रिकहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। एउटा सामान्य मेट्रिक शुद्धता हो, जसले मूल्याङ्कन गरिएका तस्विरहरूको कुल संख्यामा सही रूपमा वर्गीकृत छविहरूको अनुपात नाप्छ। यस सन्दर्भमा, 85% को शुद्धताले संकेत गर्दछ कि मोडेल सही रूपमा पहिचान गरिएको छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रयोग गर्दै, परीक्षा समीक्षा
छवि वर्गीकरण कार्यहरूमा प्रयोग हुने कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मोडेलका मुख्य कम्पोनेन्टहरू के हुन्?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) एक प्रकारको गहिरो शिक्षा मोडेल हो जुन छवि वर्गीकरण कार्यहरूको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। सीएनएनहरू भिजुअल डेटाको विश्लेषणमा अत्यधिक प्रभावकारी साबित भएका छन् र विभिन्न कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरूमा अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल गरेका छन्। छवि वर्गीकरण कार्यहरूमा प्रयोग गरिएको CNN मोडेलको मुख्य घटकहरू हुन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रयोग गर्दै, परीक्षा समीक्षा
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्ने सन्दर्भमा छविहरू र तिनीहरूको वर्गीकरणहरू कल्पना गर्ने उद्देश्य के हो?
कन्वोल्युसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गरेर कुकुरहरू बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्ने सन्दर्भमा छविहरू र तिनीहरूको वर्गीकरणको दृश्यावलोकनले धेरै महत्त्वपूर्ण उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। यो प्रक्रियाले नेटवर्कको भित्री कार्यहरू बुझ्न मात्र मद्दत गर्दैन तर यसको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न, सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न, र सिकेका प्रतिनिधित्वहरूमा अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ। मध्येको एउटा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रयोग गर्दै, परीक्षा समीक्षा
CNN लाई कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न तालिम दिने सन्दर्भमा सिकाइ दरको महत्त्व के हो?
कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) लाई तालिम दिन सिक्ने दरले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। TensorFlow सँग गहिरो सिकाइको सन्दर्भमा, सिकाइ दरले अप्टिमाइजेसन प्रक्रियामा मोडेलले आफ्नो प्यारामिटरहरू समायोजन गर्ने चरणको आकार निर्धारण गर्छ। यो एक हाइपरपेरामिटर हो जुन सावधानीपूर्वक चयन गर्न आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क निर्माण गर्दै, परीक्षा समीक्षा
कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्नको लागि CNN मा इनपुट लेयर साइज कसरी परिभाषित गरिएको छ?
कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा इनपुट लेयर साइज नेटवर्कमा इनपुटको रूपमा प्रयोग गरिएका छविहरूको आकारद्वारा निर्धारण गरिन्छ। इनपुट लेयर साइज कसरी परिभाषित गरिएको छ भनेर बुझ्नको लागि, यसको संरचना र कार्यको आधारभूत बुझाइ हुनु महत्त्वपूर्ण छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क निर्माण गर्दै, परीक्षा समीक्षा