اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ڈیپ لرننگ ود پتھون اور پائ ٹارچ میں، ڈیٹا اور ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، دیے گئے ان پٹ پر کارروائی اور تجزیہ کرنے کے لیے مناسب الگورتھم کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔ اس صورت میں، ان پٹ numpy arrays کی ایک فہرست پر مشتمل ہوتا ہے، ہر ایک ہیٹ میپ کو اسٹور کرتا ہے جو آؤٹ پٹ کی نمائندگی کرتا ہے۔
گہری سیکھنے میں اعصابی نیٹ ورک کی تربیت کرتے وقت غیر متوازن ڈیٹاسیٹ کو متوازن کرنا کیوں ضروری ہے؟
منصفانہ اور درست ماڈل کی کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے گہری سیکھنے میں اعصابی نیٹ ورک کی تربیت کرتے وقت غیر متوازن ڈیٹاسیٹ کو متوازن کرنا ضروری ہے۔ بہت سے حقیقی دنیا کے منظرناموں میں، ڈیٹاسیٹس میں عدم توازن ہوتا ہے، جہاں کلاسوں کی تقسیم یکساں نہیں ہوتی۔ یہ عدم توازن متعصب اور غیر موثر ماڈلز کا باعث بن سکتا ہے جو اقلیتی طبقوں پر خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ لہذا، یہ
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ, ڈیٹا, ڈیٹا سیٹ, امتحان کا جائزہ
ڈیپ لرننگ میں MNIST ڈیٹاسیٹ کے ساتھ کام کرتے وقت ڈیٹا کو شفل کرنا کیوں ضروری ہے؟
ڈیپ لرننگ میں MNIST ڈیٹاسیٹ کے ساتھ کام کرتے وقت ڈیٹا کو شفل کرنا ایک ضروری مرحلہ ہے۔ MNIST ڈیٹاسیٹ کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ کے میدان میں وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا بینچ مارک ڈیٹاسیٹ ہے۔ یہ ہاتھ سے لکھی ہوئی ہندسوں کی تصاویر کے ایک بڑے مجموعہ پر مشتمل ہے، جس میں متعلقہ لیبل ہر تصویر میں دکھائے گئے ہندسے کی نشاندہی کرتے ہیں۔ دی
TorchVision کے بلٹ ان ڈیٹا سیٹس گہرے سیکھنے کے ابتدائی افراد کے لیے کیسے فائدہ مند ہو سکتے ہیں؟
TorchVision کے بلٹ ان ڈیٹاسیٹس گہری تعلیم کے میدان میں ابتدائی افراد کے لیے بے شمار فوائد پیش کرتے ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹس، جو PyTorch میں آسانی سے دستیاب ہیں، گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی تربیت اور جانچ کے لیے قیمتی وسائل کے طور پر کام کرتے ہیں۔ حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کی متنوع رینج فراہم کرکے، TorchVision کے بلٹ ان ڈیٹاسیٹس ابتدائی افراد کے ساتھ کام کرنے کا تجربہ حاصل کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
ڈیٹا کو ٹریننگ میں الگ کرنے اور ڈیپ لرننگ میں ڈیٹا سیٹس کی جانچ کرنے کا مقصد کیا ہے؟
ڈیٹا کو ٹریننگ میں الگ کرنے اور ڈیپ لرننگ میں ڈیٹا سیٹس کی جانچ کرنے کا مقصد تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی اور عام کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لینا ہے۔ یہ پریکٹس اس بات کا اندازہ لگانے کے لیے ضروری ہے کہ ماڈل کس حد تک نادیدہ ڈیٹا پر پیش گوئی کر سکتا ہے اور اوور فٹنگ سے بچنے کے لیے، جو اس وقت ہوتا ہے جب کوئی ماڈل بہت زیادہ مہارت حاصل کر لیتا ہے۔
ڈیپ لرننگ میں ڈیٹا کی تیاری اور ہیرا پھیری کو ماڈل کی ترقی کے عمل کا اہم حصہ کیوں سمجھا جاتا ہے؟
اعداد و شمار کی تیاری اور ہیرا پھیری کو کئی اہم وجوہات کی وجہ سے گہری سیکھنے میں ماڈل کی ترقی کے عمل کا ایک اہم حصہ سمجھا جاتا ہے۔ ڈیپ لرننگ ماڈلز ڈیٹا سے چلنے والے ہوتے ہیں، یعنی ان کی کارکردگی کا انحصار تربیت کے لیے استعمال کیے جانے والے ڈیٹا کے معیار اور مناسبیت پر ہوتا ہے۔ درست اور قابل اعتماد نتائج حاصل کرنے کے لیے، یہ