हामीले मेसिन लर्निङमा किन अप्टिमाइजेसनहरू लागू गर्नुपर्छ?
अप्टिमाइजेसनहरूले मेसिन लर्निङमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन् किनभने तिनीहरूले हामीलाई मोडेलहरूको कार्यसम्पादन र दक्षता सुधार गर्न सक्षम बनाउँछन्, अन्ततः थप सटीक भविष्यवाणीहरू र छिटो तालिम समयहरूतर्फ अग्रसर हुन्छन्। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी उन्नत गहिरो शिक्षा, अत्याधुनिक नतिजाहरू प्राप्त गर्नका लागि अनुकूलन प्रविधिहरू आवश्यक छन्। आवेदन दिनको लागि प्राथमिक कारणहरू मध्ये एक
ओभरफिटिंग कहिले हुन्छ?
ओभरफिटिंग आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा हुन्छ, विशेष गरी उन्नत गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, विशेष गरी न्यूरल नेटवर्कहरूमा, जुन यस क्षेत्रको जग हो। ओभरफिटिङ् एउटा यस्तो घटना हो जुन मेसिन लर्निङ मोडेललाई कुनै खास डेटासेटमा धेरै राम्रोसँग प्रशिक्षित गरिएपछि उत्पन्न हुन्छ, त्यो हदसम्म यो अति विशिष्टीकृत हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, तंत्रिका सञ्जालहरू, न्यूरल नेटवर्क फाउन्डेसनहरू
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू पहिले केका लागि डिजाइन गरिएका थिए?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) पहिले कम्प्युटर दृष्टिको क्षेत्रमा छवि पहिचानको उद्देश्यका लागि डिजाइन गरिएको थियो। यी नेटवर्कहरू एक विशेष प्रकारको कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल हुन् जुन दृश्य डेटाको विश्लेषणमा अत्यधिक प्रभावकारी साबित भएको छ। CNN को विकास सही रूपमा गर्न सक्ने मोडेलहरू सिर्जना गर्न आवश्यकता द्वारा संचालित थियो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, उन्नत कम्प्युटर दृष्टि, छवि मान्यताका लागि कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू
के कन्भोलुसनल न्युरल नेटवर्कहरूले कन्भोलुसनल सिक्वेन्स टु सिक्वेन्स मोडेलहरूमा प्रयोग गरिएझैं समयसँगै कन्भोल्युसनहरू समावेश गरेर क्रमिक डेटा ह्यान्डल गर्न सक्छन्?
Convolutional Neural Networks (CNNs) लाई तस्बिरहरूबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरू निकाल्ने क्षमताको लागि कम्प्युटर दृष्टिको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छ। यद्यपि, तिनीहरूको आवेदन छवि प्रशोधनमा मात्र सीमित छैन। हालैका वर्षहरूमा, अनुसन्धानकर्ताहरूले पाठ वा समय श्रृंखला डेटा जस्ता क्रमिक डेटा ह्यान्डल गर्नको लागि CNNs को प्रयोग अन्वेषण गरेका छन्। एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, तंत्रिका सञ्जालहरू, न्यूरल नेटवर्क फाउन्डेसनहरू
जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू (GANs) जेनेरेटर र भेदभाव गर्ने विचारमा भर पर्छन्?
GAN हरू विशेष गरी जेनेरेटर र भेदभाव गर्ने अवधारणाको आधारमा डिजाइन गरिएको हो। GANs गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको एक वर्ग हो जसमा दुई मुख्य भागहरू हुन्छन्: एक जनरेटर र एक भेदभाव। GAN मा जेनेरेटर सिंथेटिक डेटा नमूनाहरू सिर्जना गर्न जिम्मेवार छ जुन प्रशिक्षण डेटासँग मिल्दोजुल्दो छ। यो अनियमित आवाजको रूपमा लिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, उन्नत उत्पादन मोडेलहरू, आधुनिक अव्यक्त चर मोडेलहरू