के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
TensorFlow Keras Tokenizer API वास्तवमा पाठको कोर्पस भित्र धेरै बारम्बार शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत चरण हो जसमा पाठलाई साना एकाइहरू, सामान्यतया शब्द वा उपशब्दहरूमा विभाजन गरी थप प्रशोधन गर्न सजिलो हुन्छ। TensorFlow मा Tokenizer API ले कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, टोकननाइजेसन
TOCO के हो?
TOCO, जुन TensorFlow Lite Optimizing Converter को लागि खडा छ, TensorFlow इकोसिस्टमको एक महत्वपूर्ण भाग हो जसले मोबाइल र एज यन्त्रहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रयोगमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो कन्भर्टर विशेष गरी स्मार्टफोन, IoT यन्त्रहरू, र इम्बेडेड प्रणालीहरू जस्ता स्रोत-प्रतिबन्धित प्लेटफर्महरूमा तैनातीका लागि TensorFlow मोडेलहरूलाई अनुकूलन गर्न डिजाइन गरिएको हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, प्रोग्रामिंग टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो कोडिंगको परिचय
मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
मेसिन लर्निङ मोडेलमा युगको संख्या र भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध एक महत्त्वपूर्ण पक्ष हो जसले मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमतालाई महत्त्वपूर्ण रूपमा प्रभाव पार्छ। एक युगले सम्पूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट मार्फत एक पूर्ण पासलाई जनाउँछ। युगको संख्याले भविष्यवाणीको शुद्धतालाई कसरी प्रभाव पार्छ भन्ने कुरा बुझ्नु आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १
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
TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
TensorFlow को Neural Structured Learning (NSL) मा प्याक छिमेकी API एक महत्त्वपूर्ण विशेषता हो जसले प्रशिक्षण प्रक्रियालाई प्राकृतिक ग्राफहरूको साथ बढाउँछ। NSL मा, प्याक छिमेकी API ले ग्राफ संरचनामा छिमेकी नोडहरूबाट जानकारी जम्मा गरेर प्रशिक्षण उदाहरणहरू सिर्जना गर्न सुविधा दिन्छ। ग्राफ-संरचित डाटासँग काम गर्दा यो API विशेष रूपमा उपयोगी हुन्छ,
- 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
के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा संरचना इनपुटलाई न्यूरल नेटवर्कको तालिमलाई नियमित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) TensorFlow मा रहेको एउटा ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। संरचित संकेतहरूलाई ग्राफको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ, जहाँ नोडहरू उदाहरणहरूसँग मेल खान्छ र किनारहरू तिनीहरू बीचको सम्बन्धहरू कब्जा गर्दछ। यी ग्राफहरू विभिन्न प्रकारका इन्कोड गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण