2019 இல் முயற்சிக்க வேண்டிய சமீபத்திய இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள்

இந்த கட்டுரை தொழில்துறையில் இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள் மற்றும் இந்த பகுதியில் செய்யப்பட்ட முன்னேற்றங்கள் பற்றிய விரிவான அறிவை உங்களுக்கு வழங்கும்.

கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில் பைத்தியம் முன்னேற்றங்களைக் கண்ட ஒரு துறையாகும். இந்த போக்கு மற்றும் முன்னேற்றங்கள் தொழில்துறையில் நிறைய வேலை வாய்ப்புகளை உருவாக்கியுள்ளன. தேவை இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்கள் தேவை அதிகமாக உள்ளது மற்றும் வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பம் மற்றும் பெரிய அளவிலான தரவுகளை உருவாக்குவதன் காரணமாக இந்த எழுச்சி ஏற்படுகிறது. எனவே, இந்த கட்டுரையில், பின்வரும் வரிசையில் ஒருவர் நிச்சயமாக அறிந்து கொள்ள வேண்டிய மற்றும் வேலை செய்ய வேண்டிய மிக அற்புதமான இயந்திர கற்றல் திட்டங்களைப் பற்றி நான் விவாதிக்கிறேன்:



இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?

இயந்திர கற்றல் என்பது ஒரு கருத்தாகும், இது இயந்திரத்தை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் அனுபவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது, அதுவும் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல். எனவே நீங்கள் குறியீட்டை எழுதுவதற்கு பதிலாக, நீங்கள் என்ன செய்கிறீர்கள் என்பது பொதுவான வழிமுறைக்கு தரவை ஊட்டுகிறது, மேலும் அல்காரிதம் / இயந்திரம் கொடுக்கப்பட்ட தரவின் அடிப்படையில் தர்க்கத்தை உருவாக்குகிறது.



எம்.எல் பொறியாளர் யார்

இயந்திர கற்றல் படிகள்

எந்த இயந்திர கற்றல் வழிமுறையும் பொதுவான முறை அல்லது படிகளைப் பின்பற்றுகிறது.



தரவு சேகரித்தல்: இந்த கட்டத்தில் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய எல்லா தரவையும் சேகரிப்பது அடங்கும்

தரவு மோதல்: இது 'மூல தரவு' ஐ சுத்தம் செய்து மாற்றுவதற்கான செயல்முறையாகும்

தரவை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள்: மாதிரியைத் தயாரிக்கத் தேவையான தரவைத் தேர்ந்தெடுத்து வடிகட்ட தரவு பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது



ரயில் அல்காரிதம்: அல்காரிதம் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது, இதன் மூலம் வழிமுறை தரவை நிர்வகிக்கும் முறை மற்றும் விதிகளை புரிந்துகொள்கிறது

சோதனை மாதிரி: சோதனை தரவுத்தொகுப்பு எங்கள் மாதிரியின் துல்லியத்தை தீர்மானிக்கிறது.

வரிசைப்படுத்தல்: மாதிரியின் வேகமும் துல்லியமும் ஏற்றுக்கொள்ளத்தக்கதாக இருந்தால், அந்த மாதிரி உண்மையான அமைப்பில் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். மாடல் அதன் செயல்திறனை அடிப்படையாகக் கொண்டு பயன்படுத்தப்பட்ட பிறகு, மாடல் புதுப்பிக்கப்பட்டு, செயல்திறனில் குறைவு இருந்தால் மாடல் மீண்டும் பயிற்சி பெறுகிறது.

இயந்திர கற்றல் வகைகள்

இயந்திர கற்றல் மூன்று வகைகளாக வகைப்படுத்தப்பட்டுள்ளது:

மேற்பார்வை கற்றல்: இது உங்களிடம் உள்ளீட்டு மாறிகள் (x) மற்றும் வெளியீட்டு மாறி (Y) ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் உள்ளீட்டிலிருந்து வெளியீட்டிற்கு மேப்பிங் செயல்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்ள ஒரு வழிமுறையைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள்.

மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்: சில நேரங்களில் கொடுக்கப்பட்ட தரவு கட்டமைக்கப்படாதது மற்றும் பெயரிடப்படாதது. எனவே அந்தத் தரவை வெவ்வேறு வகைகளில் வகைப்படுத்துவது கடினம். மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் இந்த சிக்கலை தீர்க்க உதவுகிறது. இந்த கற்றல் வகுப்புகளில் உள்ளீட்டுத் தரவை அவற்றின் புள்ளிவிவர பண்புகளின் அடிப்படையில் கொத்து செய்யப் பயன்படுகிறது.

வலுவூட்டல் கற்றல்: ஒரு குறிப்பிட்ட சூழ்நிலையில் வெகுமதியை அதிகரிக்க பொருத்தமான நடவடிக்கை எடுப்பது பற்றியது.
வலுவூட்டல் கற்றல் என்று வரும்போது, ​​எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடு இல்லை. கொடுக்கப்பட்ட பணியைச் செய்ய என்ன நடவடிக்கைகள் எடுக்க வேண்டும் என்பதை வலுவூட்டல் முகவர் தீர்மானிக்கிறது. பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பு இல்லாத நிலையில், அதன் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்வது கட்டாயமாகும்.

இப்போது, ​​நிறுவனங்களுக்கு லாபத்தை ஈட்ட உதவும் சில நிஜ வாழ்க்கை இயந்திர கற்றல் திட்டங்களைப் பார்ப்போம்.

தொழில் பயன்பாடு-வழக்குகள்

1. மோஷன் ஸ்டுடியோ

களம்: பாதி

கவனம்: தேர்வு செயல்முறையை மேம்படுத்தவும்

java system.exit (1)

வணிக சவால்: மோஷன் ஸ்டுடியோ ஐரோப்பாவின் மிகப்பெரிய வானொலி தயாரிப்பு நிறுவனமாகும். ஒரு பில்லியன் டாலருக்கும் அதிகமான வருவாயைக் கொண்ட நிறுவனம், ஒரு புதிய ரியாலிட்டி ஷோவைத் தொடங்க முடிவு செய்துள்ளது: ஆர்.ஜே. ஸ்டார். நிகழ்ச்சிக்கான பதில் முன்னோடியில்லாதது மற்றும் நிறுவனம் குரல் கிளிப்களால் நிரம்பியுள்ளது. எம்.எல் நிபுணராக நீங்கள் குரலை ஆண் / பெண் என வகைப்படுத்த வேண்டும், இதனால் முதல் நிலை வடிகட்டுதல் விரைவாக இருக்கும்.

முக்கிய பிரச்சினைகள்: குரல் மாதிரி உச்சரிப்புகள் முழுவதும் உள்ளன.

வணிக நன்மை: முதல் ஆர்.ஜே. ஸ்டார் ஒரு ரியாலிட்டி ஷோ, வேட்பாளர்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான நேரம் மிகக் குறைவு. நிகழ்ச்சியின் முழு வெற்றியும், எனவே இலாபங்கள் விரைவான மற்றும் மென்மையான செயல்பாட்டைப் பொறுத்தது

பாண்டாக்களை பி.டி. இறக்குமதி எண்ணாக np இறக்குமதி matplotlib.pyplot என plt இறக்குமதி கடற்புலியாக sns% matplotlib இன்லைன் இறக்குமதி எச்சரிக்கைகள் எச்சரிக்கைகள். வடிகட்டி எச்சரிக்கைகள் ('புறக்கணிக்கவும்') df = pd.read_csv ('குரல்-வகைப்பாடு.

# இல்லை என்பதை சரிபார்க்கவும். பதிவுகளின் df.info () df.describe () df.isnull (). தொகை ()

அச்சு ('தரவின் வடிவம்:', df.shape) அச்சு ('மொத்த லேபிள்களின் எண்ணிக்கை: {}'. வடிவம் (df.shape [0])) அச்சு ('ஆணின் எண்ணிக்கை: {}'. வடிவம் (df [ df.label == 'ஆண்']. வடிவம் [0])) அச்சு ('பெண்ணின் எண்ணிக்கை: {}'. வடிவம் (df [df.label == 'பெண்']. வடிவம் [0]))

X = df.iloc [:,: -1] அச்சு (df.shape) அச்சு (X.shape)

sklearn.preprocessing இறக்குமதியிலிருந்து லேபிள்என்கோடர் y = df.iloc [:, - 1] பாலினம்_என்கோடர் = லேபிள்என்கோடர் () y = பாலினம்_என்கோடர்.ஃபிட்_ டிரான்ஸ்ஃபார்ம் (y) y இலிருந்து sklearn.preprocessing இறக்குமதி sklearn.model_selection இறக்குமதி ரயில்_டெஸ்ட்_ஸ்பிளிட் X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.3, random_state = 100) sklearn.svm இலிருந்து sklearn.svm இறக்குமதி SVC இலிருந்து sklearn இறக்குமதி அளவீடுகளிலிருந்து , confusion_matrix svc_model = SVC () svc_model.fit (X_train, y_train) y_pred = svc_model.predict (X_test) print ('துல்லியம் மதிப்பெண்:') அச்சு (metrics.accuracy_score (y_test, y_pred))

அச்சு (குழப்பம்_மாட்ரிக்ஸ் (y_test, y_pred))

2. லித்தியன்பவர்

களம்: தானியங்கி

கவனம்: டிரைவர்களை ஊக்குவிக்கவும்

வணிக சவால்: மின்சார வாகனம் (மின்-வாகனம்) பேட்டரிகளின் மிகப்பெரிய வழங்குநராக லித்தியன்பவர் உள்ளது. டிரைவர்கள் பொதுவாக ஒரு நாளைக்கு பேட்டரியை வாடகைக்கு எடுத்து பின்னர் நிறுவனத்திடமிருந்து சார்ஜ் செய்யப்பட்ட பேட்டரியுடன் மாற்றுவர். டிரைவரின் ஓட்டுநர் வரலாற்றின் அடிப்படையில் லித்தியன்பவர் மாறி விலை மாதிரியைக் கொண்டுள்ளது. ஒரு பேட்டரியின் ஆயுள் அதிக வேகம், ஒரு நாளைக்கு இயக்கப்படும் தூரம் போன்ற காரணிகளைப் பொறுத்தது. எம்.எல் நிபுணராக நீங்கள் ஒரு கிளஸ்டர் மாதிரியை உருவாக்க வேண்டும், அங்கு ஓட்டுநர் தரவின் அடிப்படையில் ஓட்டுனர்களை ஒன்றிணைக்க முடியும்.

முக்கிய பிரச்சினைகள்: கிளஸ்டரின் அடிப்படையில் இயக்கிகள் ஊக்கப்படுத்தப்படுவார்கள், எனவே தொகுத்தல் துல்லியமாக இருக்க வேண்டும்.

வணிக நன்மைகள்: மோசமான வரலாற்றைக் கொண்ட ஓட்டுநர்கள் அதிக கட்டணம் வசூலிக்கப்படுவதால், 15-20% வரை இலாபங்களின் அதிகரிப்பு.

இறக்குமதி பாண்டாக்களை பி.டி. இறக்குமதி எண்ணாக np இறக்குமதி matplotlib.pyplot என plt இறக்குமதி கடற்படை sns sns.set () # சதி ஸ்டைலிங்% matplotlib இன்லைன் இறக்குமதி எச்சரிக்கைகள் எச்சரிக்கைகள். வடிகட்டி எச்சரிக்கைகள் ('புறக்கணிக்கவும்') plt plt.rcParams [ 'figure.figsize'] = (12, 6) df = pd.read_csv ('driver-data.csv') df.head ()

df.info () df.describe ()

sklearn.cluster இறக்குமதியிலிருந்து KMeans # 2 கிளஸ்டர்களை எடுத்துக்கொள்வது kmeans = KMeans (n_clusters = 2) df_analyze = df.drop ('id', அச்சு = 1) kmeans.fit (df_analyze)

kmeans.cluster_centers_

அச்சிடு (kmeans.labels_) அச்சு (லென் (kmeans.labels_))

அச்சு (வகை (kmeans.labels_)) தனித்துவமானது, எண்ணிக்கைகள் = np.unique (kmeans.labels_, return_counts = உண்மை) அச்சு (டிக்ட் (ஜிப் (தனித்துவமானது, எண்ணிக்கைகள்)))

f அம்சம் = 1, பொருத்தம்_ரெக் = தவறு)

# இப்போது, ​​n = 4 kmeans_4 = KMeans (n_clusters = 4) kmeans_4.fit (df.drop ('id', அச்சு = 1)) kmeans_4.fit (df.drop ('id', அச்சு) = 1)) அச்சிடு (kmeans_4.cluster_centers_) தனித்துவமானது, எண்ணிக்கைகள் = np.unique (kmeans_4.labels_, return_counts = true) kmeans_4.cluster_centers_ print (dict (zip (unique, count)))

df_analyze ['க்ளஸ்டர்'] = kmeans_4.labels_ sns.set_style ('whitegrid') sns.lmplot ('mean_dist_day', 'mean_over_speed_perc', தரவு = df_analyze, சாயல் = 'கிளஸ்டர்', தட்டு = 'கூல்வார்ம்', அளவு = 6, அம்சம் = 1, பொருத்தம்_ரெக் = தவறு)

3. ப்ளூஎக்ஸ்

களம்: தளவாடங்கள்

கவனம்: உகந்த பாதை

வணிக சவால்: புளூஎக்ஸ் இந்தியாவில் ஒரு முன்னணி தளவாட நிறுவனம். இது வாடிக்கையாளர்களுக்கு பாக்கெட்டுகளை திறம்பட வழங்குவதற்காக அறியப்படுகிறது. இருப்பினும், ப்ளூஎக்ஸ் ஒரு சவாலை எதிர்கொள்கிறது, அங்கு அதன் வேன் டிரைவர்கள் டெலிவரிக்கு ஒரு துணை பாதையை எடுத்துக்கொள்கிறார்கள். இது தாமதங்களையும் அதிக எரிபொருள் செலவையும் ஏற்படுத்துகிறது. எம்.எல் நிபுணராக நீங்கள் வலுவூட்டல் கற்றலைப் பயன்படுத்தி எம்.எல் மாதிரியை உருவாக்க வேண்டும், இதனால் நிரல் மூலம் திறமையான பாதை காணப்படுகிறது.

முக்கிய பிரச்சினைகள்: தரவு நிறைய பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் வகைப்பாடு தந்திரமானதாக இருக்கலாம்.

வணிக நன்மைகள்: உகந்த பாதையில் செல்வதன் மூலம் எரிபொருள் செலவில் 15% வரை சேமிக்க முடியும்.

இறக்குமதி எண்ணை np இறக்குமதி பைலாப் என plt இறக்குமதி நெட்வொர்க் என nx # தொடக்க புள்ளிகள் புள்ளிகள்_ பட்டியல் = [(0,1), (1,5), (5,6), (5,4), (1,2), (2 , 3), (2,7)] இலக்கு = 7 மேப்பிங் = {0: 'தொடங்கு', 1: '1', 2: '2', 3: '3', 4: '4', 5: '5 ', 6:' 6 ', 7:' 7-இலக்கு '} G = nx.Graph () G.add_edges_from (points_list) pos = nx.spring_layout (G, k = .5, center = points_list [2]) nx .draw_networkx_nodes (G, pos, node_color = 'g') nx.draw_networkx_edges (G, pos, edge_color = 'b') nx.draw_networkx_labels (G, pos) plt.show ()

NO_OF_POINTS = 8 # R மேட்ரிக்ஸ் R = np.matrix (np.ones (வடிவம் = (NO_OF_POINTS, NO_OF_POINTS))) R * = -1 புள்ளிகள்_ பட்டியலில் உள்ள புள்ளிக்கு: புள்ளி என்றால் அச்சிடு (புள்ளி) [1] == இலக்கு: R [புள்ளி] = 150 வேறு: ஆர் [புள்ளி] = 0 என்றால் புள்ளி [0] == இலக்கு: ஆர் [புள்ளி [:: - 1]] = 150 வேறு: # புள்ளி R இன் தலைகீழ் [புள்ளி [:: - 1]] = 0

ஆர் [இலக்கு, இலக்கு] = 150 ஆர்

Q = np.matrix (np.zeros ([NO_OF_POINTS, NO_OF_POINTS])) # கற்றல் அளவுரு காமா = 0.8 ஆரம்ப_நிலையம் = 1 டெஃப் கிடைக்கக்கூடிய_செயல்பாடுகள் (நிலை): நடப்பு_நிலையம்_ரோ = ஆர் [நிலை,] av_act = np.where (நடப்பு_நிலையம் ) [1] திரும்பவும் av_act available_act = available_actions (initial_state) def sample_next_action (available_actions_range): next_action = int (np.random.choice (available_act, 1)) next_action action = sample_next_action (available_act) def update (current_state, action, gamma) : max_index = np.where (Q [action,] == np.max (Q [action,])) [1] max_index.shape [0] & ampampampgt 1: max_index = int (np.random.choice (max_index, size = 1)) else: max_index = int (max_index) max_value = Q [action, max_index] Q [current_state, action] = R [current_state, action] + gamma * max_value print ('max_value', R [current_state, action] + காமா * அதிகபட்ச_மதிப்பு) என்றால் (np.max (Q) & ampampampgt 0): திரும்பவும் (np.sum (Q / np.max (Q) * 100%)) வேறு: திரும்ப (0) புதுப்பிப்பு (ஆரம்ப_நிலையம், செயல், காமா)

மதிப்பெண்கள் = [] நான் வரம்பில் (700): current_state = np.random.randint (0, int (Q.shape [0])) available_act = available_actions (current_state) action = sample_next_action (available_act) score = update (current_state, செயல், காமா) மதிப்பெண்கள்.அப்பண்ட் (மதிப்பெண்) அச்சு ('மதிப்பெண்:', str (மதிப்பெண்)) அச்சு ('பயிற்சி பெற்ற Q அணி:') அச்சு (Q / np.max (Q) * 100) # சோதனை நடப்பு_நிலையம் = 0 படிகள் = [நடப்பு_நிலையம்] நடப்பு_நிலையம்! = 7: அடுத்த_ஸ்டெப்_இண்டெக்ஸ் = என்.பி. (np.random.choice (next_step_index, size = 1)) வேறு: next_step_index = int (next_step_index) steps.append (next_step_index) current_state = next_step_index

அச்சு ('மிகவும் திறமையான பாதை:') அச்சு (படிகள்) plt.plot (மதிப்பெண்கள்) plt.show ()

2019 இல் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள்

டிடெக்ட்ரான் : டிடெக்ட்ரான் என்பது பேஸ்புக் AI ரிசர்ச்சின் மென்பொருள் அமைப்பாகும், இது அதிநவீன பொருள் கண்டறிதல் வழிமுறைகளை செயல்படுத்துகிறது. இது பைத்தானில் எழுதப்பட்டுள்ளது மற்றும் காஃபி 2 ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பால் இயக்கப்படுகிறது.

பொருள் கண்டறிதல் ஆராய்ச்சிக்கு உயர் தரமான, உயர் செயல்திறன் கொண்ட குறியீட்டை வழங்குவதே டிடெக்ட்ரானின் குறிக்கோள். நாவல் ஆராய்ச்சியின் விரைவான செயலாக்கம் மற்றும் மதிப்பீட்டை ஆதரிப்பதற்காக இது நெகிழ்வானதாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இதில் 50 க்கும் மேற்பட்ட முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் உள்ளன.

அடர்த்தியானது : அடர்த்தியான மனித போஸ் மதிப்பீடு ஒரு RGB படத்தின் அனைத்து மனித பிக்சல்களையும் மனித உடலின் 3D மேற்பரப்பில் வரைபடமாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. டென்ஸ்போஸ்-ஆர்.சி.என்.என் டிடெக்ட்ரான் கட்டமைப்பில் செயல்படுத்தப்படுகிறது.

c ++ ஃபைபோனச்சி மறுநிகழ்வு

TensorFlow.js : இது எம்.எல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சியளிப்பதற்கும் உலாவியில் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு நூலகமாகும். இந்த ஆண்டின் தொடக்கத்தில் வெளியானதிலிருந்து இது மிகவும் பிரபலமான வெளியீடாக மாறியது மற்றும் அதன் நெகிழ்வுத்தன்மையுடன் தொடர்ந்து வியக்க வைக்கிறது. இதன் மூலம் உங்களால் முடியும்

  • உலாவியில் ML ஐ உருவாக்குங்கள்: குறைந்த அளவிலான ஜாவாஸ்கிரிப்ட் நேரியல் இயற்கணித நூலகம் அல்லது உயர்-நிலை அடுக்குகள் API ஐப் பயன்படுத்தி புதிதாக மாதிரிகளை உருவாக்க நெகிழ்வான மற்றும் உள்ளுணர்வு API களைப் பயன்படுத்தவும்.
  • இருக்கும் மாதிரிகளை இயக்கவும் : உலாவியில் முன்பே இருக்கும் டென்சர்ஃப்ளோ மாதிரிகளை இயக்க TensorFlow.js மாதிரி மாற்றிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
  • மீண்டும் இருக்கும் மாதிரிகள்: உலாவியுடன் இணைக்கப்பட்ட சென்சார் தரவு அல்லது பிற கிளையன்ட் பக்க தரவுகளைப் பயன்படுத்தி முன்பே இருக்கும் எம்.எல் மாடல்களை மீண்டும் பயன்படுத்தவும்.

அலை:: இயந்திர கற்றல் ஆடியோ செயலாக்கத்திலும் பெரிய முன்னேற்றங்களைச் செய்து வருகிறது, இது இசை அல்லது வகைப்பாட்டை உருவாக்குவது மட்டுமல்ல. வேவ் க்ளோ என்பது என்விடியாவின் பேச்சுத் தொகுப்பிற்கான ஓட்டம் சார்ந்த ஜெனரேடிவ் நெட்வொர்க் ஆகும். புதிதாக உங்கள் சொந்த மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க விரும்பினால் நீங்கள் பின்பற்றக்கூடிய படிகளையும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் பட்டியலிட்டுள்ளனர்.

படத்தை வெளிப்படுத்துதல் : உங்களிடம் ஒரு காட்சியின் அரை படம் இருப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள், முழு காட்சிகளையும் நீங்கள் விரும்பினீர்கள், அதுதான் படத்தை வெளிப்படுத்துவது உங்களுக்காக அதைச் செய்ய முடியும். இந்த திட்டம் ஸ்டான்போர்டின் பட வெளியீட்டு காகிதத்தின் கெராஸ் செயல்படுத்தலாகும். மாடல் பயிற்சி பெற்றது 3500 மொத்தம் வாதத்துடன் ஸ்க்ராப் செய்யப்பட்ட கடற்கரை தரவு 10,500 படங்கள் 25 சகாப்தங்கள் .

படி விளக்கத்துடன் விரிவான படி கொண்ட அற்புதமான கட்டுரை இது. அனைத்து இயந்திர கற்றல் ஆர்வலர்களுக்கும் ஒரு முயற்சி செய்ய வேண்டும். தனிப்பட்ட முறையில், இது எனக்கு பிடித்த இயந்திர கற்றல் திட்டம்.

ஆழமான ஓவியம் ஒத்திசைவு : சரி, படங்களைப் பற்றி பேசுகையில், இது ஒரு தலைசிறந்த படைப்பு. இந்த வழிமுறை என்னவென்றால், ஒரு படத்தை உள்ளீடாக எடுத்து, பின்னர் நீங்கள் படத்திற்கு ஒரு வெளிப்புற உறுப்பைச் சேர்த்தால், அது அந்த உறுப்பை அதன் ஒரு பகுதியாக இருப்பதைப் போல சூழலில் கலக்கிறது.

வித்தியாசத்தை சொல்ல முடியுமா? இல்லை, இல்லையா? இயந்திர கற்றலின் அடிப்படையில் நாம் எவ்வளவு தூரம் வந்துள்ளோம் என்பதை இது காட்டுகிறது.

டீப்மிமிக்: இப்போது, ​​இங்குள்ள படங்களை உற்றுப் பாருங்கள், ஸ்பின்-கிக், பேக்ஃப்ளிப் மற்றும் கார்ட்வீல் செய்யும் ஒரு குச்சி உருவத்தைக் காணலாம். எனது நண்பர் செயலில் வலுவூட்டல் கற்றல் என்று. டீப்மிமிக் என்பது இயற்பியல் அடிப்படையிலான எழுத்துத் திறன்களைக் குறிக்கும் வழிகாட்டப்பட்ட ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல் ஆகும்.

மெஜந்தா : மெஜந்தா என்பது கலை மற்றும் இசையை உருவாக்கும் செயல்பாட்டில் இயந்திர கற்றலின் பங்கை ஆராயும் ஒரு ஆராய்ச்சி திட்டமாகும். முதன்மையாக இது பாடல்கள், படங்கள், வரைபடங்கள் மற்றும் பிற பொருட்களை உருவாக்குவதற்கான புதிய ஆழமான கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது.

கலைஞர்கள் மற்றும் இசைக்கலைஞர்களை நீட்டிக்க அனுமதிக்கும் ஸ்மார்ட் கருவிகள் மற்றும் இடைமுகங்களை உருவாக்குவதிலும் இது ஒரு ஆய்வு ஆகும் ( மாற்ற வேண்டாம்! ) இந்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி அவற்றின் செயல்முறைகள். உங்கள் சிறகுகளை விரித்து, Instagram அல்லது Soundcloud க்காக உங்கள் தனிப்பட்ட உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கி, ஒரு செல்வாக்கு செலுத்துங்கள்.

எனவே தோழர்களே, இந்த அற்புதமான இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள் கட்டுரையின் முடிவுக்கு வருகிறோம். இந்த எடுத்துக்காட்டுகளை முயற்சிக்கவும், கீழேயுள்ள கருத்துப் பிரிவில் எங்களுக்குத் தெரியப்படுத்துங்கள். தொழிலில் இயந்திர கற்றலின் நடைமுறை செயல்பாட்டை நீங்கள் அறிந்து கொண்டீர்கள் என்று நம்புகிறேன். எடுரேகா மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் போன்ற நுட்பங்களில் நீங்கள் தேர்ச்சி பெறுகிறீர்கள். ஆழ்ந்த கற்றல், வரைகலை மாதிரிகள் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப அணுகுமுறைகள் குறித்த பயிற்சி இதில் அடங்கும்.