ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਲਈ ਕੁਝ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ, ਉੱਨਤ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਏਪੀਆਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ API ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GVAPI ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API, ਤਕਨੀਕੀ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ
ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਰਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਹਨ
ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਮੈਕਸ ਪੂਲਿੰਗ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਆਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਧਿਕਤਮ ਪੂਲਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਕਸਦ
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। CNN ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਨਾਲ
ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।
TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Keras Tokenizer API ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। TensorFlow Keras ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ `num_words` ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਅਧਿਕਤਮ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
TensorFlow Keras Tokenizer API ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇੱਕ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਸਬਵਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। TensorFlow ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ API ਕੁਸ਼ਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
TOCO ਕੀ ਹੈ?
TOCO, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ TensorFlow Lite Optimizing Converter, TensorFlow ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਨਵਰਟਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ, IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। NSL ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ