के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
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
के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङलाई डाटासँग प्रयोग गर्न सकिन्छ जसको लागि कुनै प्राकृतिक ग्राफ छैन?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) एक मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले प्रशिक्षण प्रक्रियामा संरचित संकेतहरू एकीकृत गर्दछ। यी संरचित संकेतहरू सामान्यतया ग्राफको रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, जहाँ नोडहरू उदाहरण वा सुविधाहरूसँग मेल खान्छ, र किनारहरूले तिनीहरू बीचको सम्बन्ध वा समानताहरू खिच्छन्। TensorFlow को सन्दर्भमा, NSL ले तपाईंलाई प्रशिक्षणको क्रममा ग्राफ-नियमित गर्ने प्रविधिहरू समावेश गर्न अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
के कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल तहमा न्यूरोन्सको संख्या बढ्दा स्मरणको जोखिम बढ्छ जसले ओभरफिटिंग निम्त्याउँछ?
कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल तहमा न्यूरोन्सको संख्या बढाउनुले वास्तवमा स्मरणको उच्च जोखिम निम्त्याउन सक्छ, सम्भावित रूपमा ओभरफिटिंगको लागि नेतृत्व गर्दछ। ओभरफिटिंग तब हुन्छ जब मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा विवरणहरू र आवाज सिक्ने हदसम्म यसले मोडेलको प्रदर्शनलाई नदेखिने डेटामा नकारात्मक असर गर्छ। यो सामान्य समस्या हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १
मोबाइल डिभाइसको क्यामेराबाट फ्रेमको साथ इनपुट भई रहेको वस्तु पहिचान मेसिन लर्निङ मोडेलको लागि TensorFlow Lite Interpreter को आउटपुट के हो?
TensorFlow Lite मोबाइल र IoT यन्त्रहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू चलाउनको लागि TensorFlow द्वारा प्रदान गरिएको हल्का समाधान हो। जब TensorFlow Lite दोभाषेले इनपुटको रूपमा मोबाइल उपकरणको क्यामेराबाट फ्रेमको साथ वस्तु पहिचान मोडेललाई प्रशोधन गर्छ, आउटपुटमा सामान्यतया छविमा उपस्थित वस्तुहरूको बारेमा भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्न धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, प्रोग्रामिंग टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो लाइट प्रस्तुत गर्दै
प्राकृतिक ग्राफहरू के हुन् र तिनीहरू न्यूरल नेटवर्कलाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
प्राकृतिक ग्राफहरू वास्तविक-विश्व डेटाको ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हुन् जहाँ नोडहरूले संस्थाहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, र किनारहरूले यी संस्थाहरू बीचको सम्बन्धलाई जनाउँछ। यी ग्राफहरू सामान्यतया जटिल प्रणालीहरू जस्तै सामाजिक सञ्जालहरू, उद्धरण नेटवर्कहरू, जैविक नेटवर्कहरू, र थप मोडेल गर्न प्रयोग गरिन्छ। प्राकृतिक ग्राफहरूले डेटामा उपस्थित जटिल ढाँचाहरू र निर्भरताहरू खिच्छन्, तिनीहरूलाई विभिन्न मेसिनका लागि मूल्यवान बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट अनुमानका लागि मात्र प्रयोग गरिन्छ वा प्रशिक्षणको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ?
एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट विशेष रूपमा मोबाइल र इम्बेडेड उपकरणहरूको लागि डिजाइन गरिएको टेन्सरफ्लोको हल्का संस्करण हो। यो मुख्य रूपमा मोबाइल उपकरणहरूमा पूर्व-प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेलहरू चलाउनका लागि प्रभावकारी रूपमा अनुमान कार्यहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। TensorFlow Lite लाई मोबाइल प्लेटफर्महरूको लागि अप्टिमाइज गरिएको छ र कम विलम्बता र सानो बाइनरी साइज सक्षम पार्ने लक्ष्य राखिएको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, प्रोग्रामिंग टेन्सरफ्लो, एन्ड्रोइडका लागि टेन्सरफ्लो लाइट
जमेको ग्राफ को उपयोग के हो?
TensorFlow को सन्दर्भमा जमेको ग्राफले एक मोडेललाई बुझाउँछ जुन पूर्ण रूपमा प्रशिक्षित गरिएको छ र त्यसपछि मोडेल वास्तुकला र प्रशिक्षित वजनहरू दुवै समावेश भएको एकल फाइलको रूपमा बचत गरिएको छ। यस जमेको ग्राफलाई मूल मोडेल परिभाषा वा पहुँच बिना नै विभिन्न प्लेटफर्महरूमा अनुमानको लागि तैनाथ गर्न सकिन्छ।
ग्राफ रेगुलराइजेसन प्रविधिमा प्रयोग गरिएको ग्राफ कसले निर्माण गर्छ, ग्राफ समावेश गर्दछ जहाँ नोडहरूले डेटा बिन्दुहरू र किनारहरूले डेटा बिन्दुहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ?
ग्राफ रेगुलराइजेसन मेसिन लर्निङमा एउटा आधारभूत प्रविधि हो जसमा नोडहरूले डेटा पोइन्टहरू र किनारहरूले डेटा पोइन्टहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्ने ग्राफ निर्माण गर्ने समावेश गर्दछ। TensorFlow सँग न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) को सन्दर्भमा, ग्राफलाई डेटा पोइन्टहरू तिनीहरूको समानता वा सम्बन्धको आधारमा कसरी जोडिन्छन् भनेर परिभाषित गरेर बनाइन्छ। द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के बिरालो र कुकुरका धेरै तस्बिरहरूको मामलामा लागू गरिएको न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) ले अवस्थित छविहरूको आधारमा नयाँ छविहरू उत्पन्न गर्नेछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगलले विकास गरेको मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। यो ढाँचा विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ डाटाको अन्तर्निहित संरचना छ जुन मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। भएको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
मेशिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिने प्रक्रियाले यसलाई प्रत्येक परिदृश्यको लागि स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी ढाँचाहरू सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउन डेटाको ठूलो मात्रामा यसलाई उजागर गर्न समावेश गर्दछ। प्रशिक्षण चरणको समयमा, मेसिन लर्निङ मोडेलले पुनरावृत्तिहरूको एक श्रृंखलाबाट गुज्र्छ जहाँ यसले यसको आन्तरिक मापदण्डहरूलाई न्यूनतम गर्न समायोजन गर्दछ।