ஆழமான கற்றல் பயிற்சி: ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு

ஆழமான கற்றல் டுடோரியலில் உள்ள இந்த வலைப்பதிவு ஆழமான கற்றல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுடனான அதன் உறவு பற்றிய அனைத்தையும் புரிந்துகொள்ள உதவும்.

இயந்திர கற்றலின் முக்கியமான துணைக்குழுவாக இருப்பதால், தேவை AI இன் வரம்பற்ற சாத்தியங்களைத் திறக்க ஆர்வமுள்ளவர்களிடையே, குறிப்பாக ஒரு மகத்தான உயர்வைக் கண்டது.ஆழமான கற்றலின் வளர்ந்து வரும் பிரபலத்தால் ஈர்க்கப்பட்டு, செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் இந்த புதிய போக்கைப் பற்றி உங்களுக்குக் கற்பிக்கும் தொடர்ச்சியான வலைப்பதிவுகளைக் கொண்டு வர நினைத்தேன், அது என்னவென்று புரிந்துகொள்ள உதவும். தொடரின் பல வலைப்பதிவுகளில் இது முதன்மையானது - ஆழமான கற்றல் பயிற்சி .



ஆழமான கற்றல் பயிற்சி

இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியல் வலைப்பதிவில், பின்வரும் விஷயங்களின் மூலம் உங்களை அழைத்துச் செல்வேன், இது வரவிருக்கும் வலைப்பதிவுகளுக்கான அடிப்படைகளாக செயல்படும்:



  • ஆழமான கற்றல் என்ன வரட்டும்
  • ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன, அது எவ்வாறு இயங்குகிறது?

ஆழ்ந்த கற்றல் டுடோரியலின் இந்த பதிவு மூலம் நீங்கள் செல்லலாம், அங்கு எங்கள் பயிற்றுவிப்பாளர் தலைப்புகளை விரிவான முறையில் எடுத்துக்காட்டுகளுடன் எடுத்துக்காட்டுகளுடன் விளக்கினார், இந்த கருத்தை சிறப்பாக புரிந்துகொள்ள உங்களுக்கு உதவும்.

ஆழமான கற்றல் பயிற்சி | ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் | எடுரேகா

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகள்

இப்போது இதைப் பற்றி யோசித்துப் பாருங்கள், உங்கள் எல்லா வேலைகளையும் செய்வதற்குப் பதிலாக, அதை உங்களுக்காக முடிக்க உங்களிடம் ஒரு இயந்திரம் உள்ளது அல்லது அது சாத்தியமில்லை என்று நீங்கள் நினைத்ததைச் செய்யலாம். உதாரணமாக:



எதிர்காலத்தை முன்னறிவித்தல் - ஆழமான கற்றல் பயிற்சி - எடுரேகா

எதிர்காலத்தை முன்னறிவித்தல்: பூகம்பங்கள், சுனாமி போன்றவற்றை முன்கூட்டியே கணிக்க இது நமக்கு உதவக்கூடும், இதனால் இயற்கை பேரழிவுகளின் பிடியில் சிக்காமல் பல உயிர்களை காப்பாற்ற தடுப்பு நடவடிக்கைகள் எடுக்கப்படலாம்.

அரட்டை-போட்கள்: ஆப்பிளின் குரல் கட்டுப்பாட்டு மெய்நிகர் உதவியாளரான ஸ்ரீ பற்றி நீங்கள் அனைவரும் கேள்விப்பட்டிருப்பீர்கள். என்னை நம்புங்கள், ஆழமான கற்றலின் உதவியுடன் இந்த மெய்நிகர் உதவிகள் நாளுக்கு நாள் சிறந்ததாகி வருகின்றன. உண்மையில், ஸ்ரீ பயனருக்கு ஏற்ப தன்னை மாற்றியமைக்க முடியும் மற்றும் சிறந்த தனிப்பயனாக்கப்பட்ட உதவியை வழங்க முடியும்.
சுய-ஓட்டுநர் கார்கள்: கற்பனை செய்து பாருங்கள், உடல் ஊனமுற்றோர் மற்றும் வயதானவர்களுக்கு சொந்தமாக வாகனம் ஓட்டுவது கடினம் என்று நம்புவது எவ்வளவு நம்பமுடியாததாக இருக்கும். இது தவிர, மனித பிழையின் காரணமாக ஒவ்வொரு ஆண்டும் சாலை விபத்தை சந்திக்கும் மில்லியன் கணக்கான அப்பாவி உயிர்களை இது காப்பாற்றும்.

கூகிள் AI கண் மருத்துவர்: இது கூகிள் எடுத்த சமீபத்திய முயற்சியாகும், அங்கு அவர்கள் ஒரு இந்திய கண் பராமரிப்பு சங்கிலியுடன் இணைந்து AI மென்பொருளை உருவாக்கி விழித்திரை ஸ்கேன்களை ஆய்வு செய்து நீரிழிவு ரெட்டினோபதி எனப்படும் ஒரு நிலையை அடையாளம் காண முடியும், இது குருட்டுத்தன்மையை ஏற்படுத்தும்.

AI இசை அமைப்பாளர்: ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தி AI இசை அமைப்பாளரைக் கொண்டிருக்கலாம் என்று யார் நினைத்தார்கள். எனவே, அடுத்த சிறந்த இசை ஒரு இயந்திரத்தால் வழங்கப்படுகிறது என்பதைக் கேட்டு நான் ஆச்சரியப்பட மாட்டேன்.
ஒரு கனவு வாசிப்பு இயந்திரம்: இது எனக்கு பிடித்த ஒன்று, உங்கள் கனவுகளை வீடியோ அல்லது ஏதோ வடிவில் பிடிக்கக்கூடிய இயந்திரம். AI மற்றும் ஆழமான கற்றலின் பல ஐ.நா.-யதார்த்தமான பயன்பாடுகளுடன், இது சில ஆண்டுகளுக்கு முன்பு ஜப்பானில் மூன்று சோதனை விஷயங்களில் முயற்சிக்கப்பட்டதைக் கண்டு நான் ஆச்சரியப்படவில்லை, மேலும் அவை 60% துல்லியத்தை அடைய முடிந்தது. இது மிகவும் நம்பமுடியாத ஒன்று, ஆனால் உண்மை.


AI & Deep Learning இன் இந்த நிஜ வாழ்க்கை பயன்பாடுகளில் சில உங்களுக்கு கூஸ்பம்ப்களைக் கொடுத்திருக்கும் என்று நான் உறுதியாக நம்புகிறேன். சரி, இது உங்களுக்கான தளத்தை அமைக்கிறது, இப்போது, ​​இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியலில் மேலும் தொடரவும், செயற்கை நுண்ணறிவு என்றால் என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் நாங்கள் தயாராக உள்ளோம்.



pl sql online free கற்றுக்கொள்ளுங்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவு என்றால் என்ன?

செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது புத்திசாலித்தனமான மனித நடத்தைகளைப் பின்பற்றும் ஒரு இயந்திரத்தின் திறனைத் தவிர வேறில்லை. ஒரு மனித மூளையைப் பிரதிபலிப்பதன் மூலம், ஒரு சிக்கலைத் தீர்க்க முயற்சிக்கும்போது அது எவ்வாறு சிந்திக்கிறது, அது எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கிறது, தீர்மானிக்கிறது மற்றும் வேலை செய்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம் AI அடையப்படுகிறது.

உதாரணத்திற்கு: சதுரங்கம் விளையாடும் ஒரு இயந்திரம், அல்லது உங்கள் ஐபோனில் உள்ள பல்வேறு விஷயங்களை உங்களுக்கு உதவும் ஒரு குரல் செயல்படுத்தப்பட்ட மென்பொருள் அல்லது அதிக வேகமான காரின் நம்பர் பிளேட்டைப் பிடிக்கவும், பதிவு எண்ணைப் பிரித்தெடுத்து காரின் உரிமையாளரை அடையாளம் காணவும் செயலாக்குகிறது. . இவை அனைத்தும் இதற்கு முன் செயல்படுத்த மிகவும் எளிதானது அல்ல ஆழமான கற்றல் . இப்போது, ​​செயற்கை நுண்ணறிவின் பல்வேறு துணைக்குழுக்களைப் புரிந்துகொள்வோம்.

செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழுக்கள்

இப்போது வரை, நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் பற்றி நிறைய கேள்விப்பட்டிருப்பீர்கள். இருப்பினும், அவர்கள் மூவருக்கும் இடையிலான உறவு உங்களுக்குத் தெரியுமா? அடிப்படையில், ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் துணைத் துறையாகும் மற்றும் இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைத் துறையாகும், இது கீழே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளது:

போன்ற ஒன்றைப் பார்க்கும்போது ஆல்பாகோ , இது பெரும்பாலும் ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான ஒரு பெரிய வெற்றியாக சித்தரிக்கப்படுகிறது, ஆனால் இது உண்மையில் AI மற்றும் இயந்திர கற்றலின் பல்வேறு துறைகளின் கருத்துக்களின் கலவையாகும். உண்மையில், ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்குப் பின்னால் உள்ள யோசனை புதியதல்ல, ஆனால் 1950 களில் இருந்து வந்தது என்பதைக் கேட்டு நீங்கள் ஆச்சரியப்படுவீர்கள். இருப்பினும், இப்போதெல்லாம் கிடைக்கக்கூடிய உயர்நிலை வள திறன் காரணமாக அதை நடைமுறையில் செயல்படுத்த முடிந்தது.

எனவே, இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியல் வலைப்பதிவில் முன்னேறி, இயந்திர கற்றலைத் தொடர்ந்து அதன் வரம்புகளை ஆராய்வோம்.

இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?

இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழு ஆகும், இது கணினிகளுக்கு வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கற்றுக்கொள்ளும் திறனை வழங்குகிறது. இயந்திர கற்றலில், வேறு எந்த நிரலாக்க பயன்பாடு போன்ற அனைத்து படிகளையும் நிபந்தனைகளையும் நாம் வெளிப்படையாக வரையறுக்க வேண்டியதில்லை. மாறாக, இயந்திரம் ஒரு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சி பெறுகிறது, இது ஒரு மாதிரியை உருவாக்க போதுமானது, இது இயந்திரத்தை அதன் கற்றலின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.

உதாரணத்திற்கு: எந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்தி ஒரு மலரின் இனங்கள் மற்றும் செபல் நீளம் (ஒரு பூவின் இலைகள்) அடிப்படையில் தீர்மானிக்க விரும்புகிறோம். பிறகு, அதை எப்படி செய்வோம்?

மேலேயுள்ள படத்தில் நீங்கள் காணக்கூடியபடி, பூக்களின் தரவுத் தொகுப்பையும், அந்தந்த உயிரினங்களுடன் அந்தந்த இனங்களையும் சேர்த்து எங்கள் இயந்திரத்தில் ஊட்டுவோம். இந்த உள்ளீட்டு தரவு தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி, இயந்திரம் ஒரு மாதிரியை உருவாக்கி பயிற்சியளிக்கும், இது பூக்களை வெவ்வேறு வகைகளாக வகைப்படுத்த பயன்படுகிறது.
எங்கள் மாதிரி பயிற்சி பெற்றவுடன், மாதிரியின் உள்ளீடாக ஒரு சில குணாதிசயங்களை நாங்கள் அனுப்புவோம்.
இறுதியாக, எங்கள் மாதிரி புதிய உள்ளீட்டு தரவு தொகுப்பில் இருக்கும் பூவின் இனங்களை வெளியிடும். ஒரு மாதிரியை உருவாக்க மற்றும் முடிவெடுப்பதற்கு அதைப் பயன்படுத்த ஒரு இயந்திரத்தை பயிற்றுவிக்கும் இந்த செயல்முறை அழைக்கப்படுகிறது இயந்திர வழி கற்றல் . இருப்பினும் இந்த செயல்முறைக்கு சில வரம்புகள் உள்ளன.

இயந்திர கற்றலின் வரம்புகள்

இயந்திர கற்றல் உயர் பரிமாண தரவைக் கையாளும் திறன் கொண்டதல்ல, அங்கு உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு மிகப் பெரியது. அத்தகைய வகை தரவைக் கையாளுதல் மற்றும் செயலாக்குவது மிகவும் சிக்கலானதாகவும், வள முழுமையானதாகவும் மாறும். இது என அழைக்கப்படுகிறது பரிமாணத்தின் சாபம் . இதை எளிமையான சொற்களில் புரிந்து கொள்ள, பின்வரும் படத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம்:

100 கெஜம் ஒரு வரியைக் கவனியுங்கள், நீங்கள் எங்காவது ஒரு நாணயத்தை வரியில் விட்டுவிட்டீர்கள். இப்போது, ​​வரியில் நடப்பதன் மூலம் நாணயத்தைக் கண்டுபிடிப்பது உங்களுக்கு மிகவும் வசதியானது. இந்த வரி ஒரு பரிமாண நிறுவனம்.
அடுத்து, மேலே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி உங்களிடம் 100 கெஜம் பக்க சதுரம் இருப்பதைக் கவனியுங்கள், மீண்டும், இடையில் எங்காவது ஒரு நாணயத்தை கைவிட்டீர்கள். முந்தைய காட்சியுடன் ஒப்பிடும்போது, ​​அந்த சதுரத்திற்குள் நாணயத்தைக் கண்டுபிடிக்க நீங்கள் அதிக நேரம் எடுக்கப் போகிறீர்கள் என்பது இப்போது தெளிவாகத் தெரிகிறது. இந்த சதுரம் 2 பரிமாண நிறுவனம்.
100 கெஜம் பக்கத்தின் ஒரு கனசதுரத்தைக் கருத்தில் கொண்டு ஒரு படி மேலே செல்லலாம், இடையில் எங்காவது ஒரு நாணயத்தை விட்டுவிட்டீர்கள். இப்போது, ​​இந்த நேரத்தில் நாணயத்தைக் கண்டுபிடிப்பது இன்னும் கடினம். இந்த கன சதுரம் 3 பரிமாண நிறுவனம்.

எனவே, பரிமாணங்கள் அதிகரித்து வருவதால் சிக்கலானது அதிகரித்து வருவதை நீங்கள் அவதானிக்கலாம்.நிஜ வாழ்க்கையில், நாங்கள் பேசிக் கொண்டிருந்த உயர் பரிமாண தரவு ஆயிரக்கணக்கான பரிமாணங்களைக் கொண்டுள்ளது, இது கையாளுவதற்கும் செயலாக்குவதற்கும் மிகவும் சிக்கலானது. பட செயலாக்கம், என்.எல்.பி, பட மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் உயர் பரிமாண தரவை எளிதாகக் காணலாம்.

இயந்திர கற்றல் இந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை தீர்க்கும் திறன் கொண்டதாக இல்லை, எனவே, ஆழமான கற்றல் மீட்புக்கு வந்தது. ஆழ்ந்த கற்றல் உயர் பரிமாண தரவைக் கையாளும் திறன் கொண்டது மற்றும் சரியான அம்சங்களை அதன் சொந்தமாக கவனம் செலுத்துவதிலும் திறமையானது. இந்த செயல்முறை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. இப்போது, ​​இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியலில் முன்னேறி, ஆழமான கற்றல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம்.

ஆழமான கற்றல் எவ்வாறு இயங்குகிறது?

ஒரு மனித மூளையை மீண்டும் பொறியியலாக்கும் முயற்சியில், ஆழமான கற்றல் மூளையின் அடிப்படை அலகு மூளை செல் அல்லது நியூரான் என அழைக்கப்படுகிறது. ஒரு நியூரானில் இருந்து ஈர்க்கப்பட்டு ஒரு செயற்கை நியூரான் அல்லது பெர்செப்டிரான் உருவாக்கப்பட்டது. இப்போது, ​​உயிரியல் நியூரான்களின் செயல்பாட்டையும், பெர்செப்டிரான் அல்லது ஒரு செயற்கை நியூரானில் இந்த செயல்பாட்டை எவ்வாறு பிரதிபலிக்கிறோம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம்:

  • ஒரு உயிரியல் நியூரானின் கட்டமைப்பில் நாம் கவனம் செலுத்தினால், அதில் டென்ட்ரைட்டுகள் உள்ளன, அவை உள்ளீடுகளைப் பெறப் பயன்படுகின்றன. இந்த உள்ளீடுகள் செல் உடலில் சுருக்கமாகக் கூறப்பட்டு, ஆக்சனைப் பயன்படுத்தி மேலே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி அடுத்த உயிரியல் நியூரானுக்கு அனுப்பப்படுகிறது.

  • இதேபோல், ஒரு பெர்செப்டிரான் பல உள்ளீடுகளைப் பெறுகிறது, பல்வேறு மாற்றங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் வெளியீட்டை வழங்குகிறது.

  • எங்கள் மூளை நரம்பியல் நெட்வொர்க் எனப்படும் பல இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களைக் கொண்டுள்ளது என்பதை நாம் அறிவோம், ஆழ்ந்த நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்க பெர்செப்டிரான்கள் எனப்படும் செயற்கை நியூரான்களின் வலையமைப்பையும் நாம் கொண்டிருக்கலாம். எனவே, ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் எவ்வாறு தோற்றமளிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியலில் முன்னேறுவோம்.

ஆழமான கற்றல் பயிற்சி: ஆழமான கற்றல் என்றால் என்ன?

  • எந்த ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பும் மூன்று வகையான அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கும்:
    • உள்ளீட்டு அடுக்கு
    • மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு
    • வெளியீட்டு அடுக்கு
மேலே உள்ள வரைபடத்தில், முதல் அடுக்கு அனைத்து உள்ளீடுகளையும் பெறும் உள்ளீட்டு அடுக்கு மற்றும் கடைசி அடுக்கு விரும்பிய வெளியீட்டை வழங்கும் வெளியீட்டு அடுக்கு ஆகும்.
இந்த அடுக்குகளுக்கு இடையில் உள்ள அனைத்து அடுக்குகளும் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. இந்த நாட்களில் கிடைக்கக்கூடிய உயர்நிலை வளங்களுக்கு நன்றி மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை இருக்கலாம்.
மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் உள்ள பெர்செப்டிரான்களின் எண்ணிக்கை முற்றிலும் நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் பயன்பாட்டு வழக்கைப் பொறுத்தது.

இப்போது உங்களிடம் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் படம் உள்ளது, பட அங்கீகாரத்தின் சிக்கலை டீப் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் எவ்வாறு தீர்க்கின்றன என்பதற்கான உயர் மட்ட பார்வையைப் பெற இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியலில் முன்னேறலாம்.

ஆழமான கற்றல் பயன்பாடு - வழக்கு

ஆழமான நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி பட அங்கீகாரத்தை நாங்கள் செய்ய விரும்புகிறோம்:

இங்கே, உயர் பரிமாண தரவை உள்ளீட்டு அடுக்குக்கு அனுப்புகிறோம். உள்ளீட்டுத் தரவின் பரிமாணத்துடன் பொருந்த, உள்ளீட்டு அடுக்கில் பெர்செப்டிரான்களின் பல துணை அடுக்குகள் இருக்கும், இதனால் அது முழு உள்ளீட்டையும் நுகரும்.
உள்ளீட்டு அடுக்கிலிருந்து பெறப்பட்ட வெளியீடு வடிவங்களைக் கொண்டிருக்கும், மேலும் மாறுபட்ட நிலைகளின் அடிப்படையில் படங்களின் விளிம்புகளை மட்டுமே அடையாளம் காண முடியும்.
இந்த வெளியீடு மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு 1 க்கு வழங்கப்படும், அங்கு கண்கள், மூக்கு, காதுகள் போன்ற பல்வேறு முக அம்சங்களை அடையாளம் காண முடியும்.
இப்போது, ​​இது மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு 2 க்கு வழங்கப்படும், அங்கு அது முழு முகங்களையும் உருவாக்க முடியும். பின்னர், அடுக்கு 2 இன் வெளியீடு வெளியீட்டு அடுக்குக்கு அனுப்பப்படுகிறது.
இறுதியாக, வெளியீட்டு அடுக்கு முந்தையவற்றிலிருந்து பெறப்பட்ட முடிவின் அடிப்படையில் வகைப்பாட்டைச் செய்து பெயரைக் கணிக்கிறது.

நான் உங்களிடம் ஒரு கேள்வியைக் கேட்கிறேன், இந்த அடுக்குகளில் ஏதேனும் காணவில்லை அல்லது நரம்பியல் நெட்வொர்க் போதுமான ஆழத்தில் இல்லாவிட்டால் என்ன நடக்கும்? எளிமையானது, படங்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண முடியாது. ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு இந்த ஆண்டுகளில் இந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு தீர்வு கிடைக்காததற்கு இதுவே காரணம். இதை மேலும் எடுத்துக்கொள்ள, எம்.என்.ஐ.எஸ்.டி தரவு தொகுப்பில் ஆழமான நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்த முயற்சிப்போம்.

  • Mnist தரவு-தொகுப்பில் 60,000 பயிற்சி மாதிரிகள் மற்றும் கையால் எழுதப்பட்ட இலக்க படங்களின் 10,000 சோதனை மாதிரிகள் உள்ளன. படத்தில் உள்ள இலக்கத்தை துல்லியமாக அடையாளம் காணக்கூடிய ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதே இங்குள்ள பணி.

  • இந்த பயன்பாட்டு வழக்கைத் தீர்க்க, 60,000 படங்கள் பிக்சலை பிக்சல் மூலம் செயலாக்க பல மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளுடன் ஒரு ஆழமான பிணையம் உருவாக்கப்படும், இறுதியாக ஒரு வெளியீட்டு அடுக்கைப் பெறுவோம்.
  • வெளியீட்டு அடுக்கு குறியீட்டு 0 முதல் 9 வரையிலான வரிசையாக இருக்கும், அங்கு ஒவ்வொரு குறியீடும் அந்தந்த இலக்கத்துடன் ஒத்திருக்கும். உள்ளீட்டு படத்தில் உள்ள இலக்கமாக 0 ஆக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு குறியீட்டு 0 இல் உள்ளது.
  • இதேபோல், 0.1 மதிப்பைக் கொண்ட குறியீட்டு 2, உண்மையில் உள்ளீட்டுப் படத்தில் 2 இலக்கமாக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது. எனவே, இந்த வரிசையில் மிக உயர்ந்த நிகழ்தகவு 0.8 ஆக இருந்தால், இது வரிசையின் குறியீட்டு 7 இல் உள்ளது. எனவே படத்தில் இருக்கும் எண் 7 ஆகும்.

முடிவுரை

எனவே தோழர்களே, இது சுருக்கமாக ஆழ்ந்த கற்றல் பற்றியது. இந்த ஆழ்ந்த கற்றல் டுடோரியலில், ஆழ்ந்த கற்றலின் பல்வேறு பயன்பாடுகளைக் கண்டோம், AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் உடனான அதன் உறவைப் புரிந்துகொண்டோம். பின்னர், சிக்கலான பணிகளைச் செய்யக்கூடிய ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குவதற்கு பெர்செப்டிரான் அல்லது ஒரு செயற்கை நியூரானின் அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை நாங்கள் புரிந்துகொண்டோம். கடைசியாக, ஆழ்ந்த கற்றலின் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் ஒன்றைக் கடந்து சென்றோம், அங்கு ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி பட அங்கீகாரத்தை நாங்கள் செய்தோம், திரைக்குப் பின்னால் நடக்கும் அனைத்து நடவடிக்கைகளையும் புரிந்துகொண்டோம். இப்போது, ​​இந்த ஆழமான கற்றல் டுடோரியல் தொடரின் அடுத்த வலைப்பதிவில், டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு பெர்செப்டிரானை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதைக் கற்றுக்கொள்வோம், இது ஆழமான கற்றலுக்கான பைதான் அடிப்படையிலான நூலகமாகும்.

ஆழமான கற்றல் பற்றி இப்போது உங்களுக்குத் தெரியும், பாருங்கள் உலகெங்கிலும் பரவியுள்ள 250,000 க்கும் மேற்பட்ட திருப்தியான கற்றவர்களின் வலைப்பின்னலுடன் நம்பகமான ஆன்லைன் கற்றல் நிறுவனமான எடுரேகாவால். டென்சர்ஃப்ளோ சான்றிதழ் பயிற்சி வகுப்போடு எடூரெகா ஆழமான கற்றல், சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாடு, ஆட்டோ-குறியாக்கி நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், கட்டுப்படுத்தப்பட்ட போல்ட்ஜ்மேன் இயந்திரம் (ஆர்.பி.எம்) போன்ற கருத்தாக்கங்களுடன் நிகழ்நேர திட்டங்கள் மற்றும் பணிகளைப் பயன்படுத்தி அடிப்படை மற்றும் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் நிபுணத்துவம் பெற உதவுகிறது.

எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், நாங்கள் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம்.