यदि इनपुट भनेको numpy arrays भण्डारण गर्ने तापम्यापको सूची हो जुन ViTPose को आउटपुट हो र प्रत्येक numpy फाइलको आकार [1, 17, 64, 48] शरीरमा 17 मुख्य बिन्दुहरूसँग सम्बन्धित छ भने, कुन एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी पाइथन र पाइटोर्चको साथ डीप लर्निङमा, डाटा र डाटासेटहरूसँग काम गर्दा, दिइएको इनपुटलाई प्रशोधन र विश्लेषण गर्न उपयुक्त एल्गोरिदम छनोट गर्नु महत्त्वपूर्ण हुन्छ। यस अवस्थामा, इनपुटले numpy arrays को सूची समावेश गर्दछ, प्रत्येकले आउटपुट प्रतिनिधित्व गर्ने तापम्याप भण्डारण गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट
गहिरो शिक्षामा न्यूरल नेटवर्कलाई तालिम दिंदा असन्तुलित डेटासेटलाई किन सन्तुलनमा राख्न आवश्यक छ?
निष्पक्ष र सही मोडेल कार्यसम्पादन सुनिश्चित गर्न गहिरो शिक्षामा न्यूरल नेटवर्कलाई तालिम दिँदा असन्तुलित डेटासेटलाई सन्तुलनमा राख्नु आवश्यक हुन्छ। धेरै वास्तविक-विश्व परिदृश्यहरूमा, डेटासेटहरूमा असंतुलन हुन्छ, जहाँ कक्षाहरूको वितरण एकरूप हुँदैन। यो असन्तुलनले अल्पसंख्यक वर्गहरूमा खराब प्रदर्शन गर्ने पक्षपाती र प्रभावहीन मोडेलहरू निम्त्याउन सक्छ। त्यसैले, यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट, परीक्षा समीक्षा
MNIST डाटासेटसँग गहिरो सिकाइमा काम गर्दा डाटा फेर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
MNIST डाटासेटसँग गहिरो सिकाइमा काम गर्दा डाटा फेर्नु आवश्यक कदम हो। MNIST डाटासेट कम्प्युटर दृष्टि र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने बेन्चमार्क डाटासेट हो। यसमा हस्तलिखित अंक छविहरूको ठूलो सङ्कलन हुन्छ, प्रत्येक छविमा प्रतिनिधित्व गरिएका अंकहरूलाई सङ्केत गर्ने सम्बन्धित लेबलहरू सहित। द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट, परीक्षा समीक्षा
TorchVision को बिल्ट-इन डाटासेटहरू कसरी गहिरो शिक्षामा शुरुवातकर्ताहरूको लागि लाभदायक हुन सक्छ?
TorchVision को बिल्ट-इन डेटासेटहरूले गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा शुरुवातकर्ताहरूको लागि असंख्य लाभहरू प्रदान गर्दछ। यी डेटासेटहरू, जुन PyTorch मा सजिलै उपलब्ध छन्, प्रशिक्षण र गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको मूल्याङ्कनका लागि बहुमूल्य स्रोतहरूको रूपमा सेवा गर्दछ। वास्तविक-विश्व डाटाको विविध दायरा प्रदान गरेर, TorchVision को निर्मित डाटासेटहरूले शुरुआतीहरूलाई काम गर्ने अनुभव प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ।
गहिरो सिकाइमा डेटासेटहरू प्रशिक्षण र परीक्षणमा डाटा अलग गर्ने उद्देश्य के हो?
गहिरो सिकाइमा डेटासेटहरूलाई प्रशिक्षण र परीक्षणमा डेटा अलग गर्ने उद्देश्य प्रशिक्षित मोडेलको प्रदर्शन र सामान्यीकरण क्षमताको मूल्याङ्कन गर्नु हो। यो अभ्यास आवश्यक छ कि मोडेलले नदेखेको डाटामा कति राम्रोसँग भविष्यवाणी गर्न सक्छ भनेर मूल्याङ्कन गर्न र ओभरफिटिंगबाट बच्नको लागि, जुन मोडेल धेरै विशेष भएको बेला हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट, परीक्षा समीक्षा
किन डेटा तयारी र हेरफेर गहिरो शिक्षा मा मोडेल विकास प्रक्रिया को एक महत्वपूर्ण भाग मानिन्छ?
डेटा तयारी र हेरफेर धेरै महत्त्वपूर्ण कारणहरूले गर्दा गहिरो शिक्षा मा मोडेल विकास प्रक्रिया को एक महत्वपूर्ण भाग मानिन्छ। गहिरो सिकाइ मोडेलहरू डेटा-संचालित हुन्छन्, यसको अर्थ तिनीहरूको कार्यसम्पादन प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गरिएको डेटाको गुणस्तर र उपयुक्ततामा धेरै निर्भर हुन्छ। सही र भरपर्दो नतिजाहरू प्राप्त गर्न, यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट, परीक्षा समीक्षा