के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
शनिबार, 13 अप्रिल 2024
by ankarb
TensorFlow को Neural Structured Learning (NSL) मा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पन्न गर्नमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। NSL एउटा मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले ग्राफ-संरचित डेटालाई प्रशिक्षण प्रक्रियामा एकीकृत गर्छ, जसले मोडेलको कार्यसम्पादनलाई सुविधा डेटा र ग्राफ डेटा दुवैको लाभ उठाएर सुधार गर्छ। सदुपयोग गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, ग्राफ डेटा, मिसिन प्रशिक्षण, तंत्रिका संरचित शिक्षा, TensorFlow, प्रशिक्षण डाटासेट
गहिरो शिक्षामा प्रशिक्षण डेटासेटलाई सन्तुलनमा राख्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
आइतवार, 13 अगस्त 2023
by EITCA एकेडेमी
तालिम डेटासेट सन्तुलन धेरै कारणहरूको लागि गहिरो शिक्षामा अत्यन्त महत्त्वपूर्ण छ। यसले यो सुनिश्चित गर्दछ कि मोडेललाई प्रतिनिधि र उदाहरणहरूको विविध सेटमा प्रशिक्षित गरिएको छ, जसले राम्रो सामान्यीकरण र नदेखेको डेटामा सुधारिएको कार्यसम्पादनमा नेतृत्व गर्दछ। यस क्षेत्रमा, प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तर र मात्राले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, तपाईंको आफ्नै डाटामा लोड हुँदै, परीक्षा समीक्षा
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, Bias, डाटा सन्तुलन, गहिरो अध्ययन, सामान्यकरण, प्रशिक्षण डाटासेट