گوگل ویژن API میں آبجیکٹ کی شناخت کے لیے کچھ پہلے سے طے شدہ زمرے کیا ہیں؟
گوگل ویژن API، گوگل کلاؤڈ کی مشین لرننگ کی صلاحیتوں کا ایک حصہ، تصویر کو سمجھنے کی اعلیٰ خصوصیات پیش کرتا ہے، بشمول آبجیکٹ کی شناخت۔ آبجیکٹ کی شناخت کے تناظر میں، API تصاویر کے اندر موجود اشیاء کی درست شناخت کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ زمروں کا ایک سیٹ استعمال کرتا ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ زمرے API کے مشین لرننگ ماڈلز کی درجہ بندی کرنے کے لیے حوالہ پوائنٹس کے طور پر کام کرتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API, اعلی درجے کی تصاویر کی تفہیم, آبجیکٹ کا پتہ لگانا
ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
لفظ کی نمائندگی کو ویکٹر کے طور پر دیکھنے کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے سرایت کرنے والی پرت کو استعمال کرنے کے لیے، ہمیں ورڈ ایمبیڈنگز کے بنیادی تصورات اور عصبی نیٹ ورکس میں ان کے اطلاق کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے۔ ورڈ ایمبیڈنگز ایک مسلسل ویکٹر اسپیس میں الفاظ کی گھنی ویکٹر نمائندگی ہیں جو الفاظ کے درمیان معنوی رشتوں کو پکڑتی ہیں۔ یہ سرایتیں ہیں۔
CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) میں میکس پولنگ ایک اہم آپریشن ہے جو فیچر نکالنے اور جہتی کمی میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ تصویر کی درجہ بندی کے کاموں کے تناظر میں، فیچر کے نقشوں کو کم کرنے کے لیے convolutional تہوں کے بعد زیادہ سے زیادہ پولنگ کا اطلاق کیا جاتا ہے، جو کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرتے ہوئے اہم خصوصیات کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔ بنیادی مقصد
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, TensorFlow.js, لباس کی تصاویر کو درجہ بندی کرنے کے لئے ٹینسرفلو کا استعمال
تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
تصویر کی شناخت کے کاموں پر لاگو convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کے عمل میں فیچر نکالنا ایک اہم مرحلہ ہے۔ CNNs میں، فیچر نکالنے کے عمل میں درست درجہ بندی کی سہولت کے لیے ان پٹ امیجز سے بامعنی خصوصیات کو نکالنا شامل ہے۔ یہ عمل ضروری ہے کیونکہ امیجز سے خام پکسل ویلیوز درجہ بندی کے کاموں کے لیے براہ راست موزوں نہیں ہیں۔ کی طرف سے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, TensorFlow.js, لباس کی تصاویر کو درجہ بندی کرنے کے لئے ٹینسرفلو کا استعمال
کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے دائرے میں، غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشنز کا استعمال قطعی ضرورت نہیں ہے، لیکن یہ ماڈلز کی کارکردگی اور کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔ مشین لرننگ ماڈلز کے تربیتی عمل کو بہتر بنانے میں غیر مطابقت پذیر سیکھنے کے افعال ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں
TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
TensorFlow Keras Tokenizer API ٹیکسٹ ڈیٹا کی موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے، جو کہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے کاموں میں ایک اہم قدم ہے۔ TensorFlow Keras میں Tokenizer مثال کو ترتیب دیتے وقت، پیرامیٹرز میں سے ایک جو سیٹ کیا جا سکتا ہے وہ ہے `num_words` پیرامیٹر، جو تعدد کی بنیاد پر رکھے جانے والے الفاظ کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔
کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow Keras Tokenizer API کو حقیقتاً متن کے ایک کارپس میں اکثر آنے والے الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ٹوکنائزیشن نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں ایک بنیادی قدم ہے جس میں مزید پروسیسنگ کی سہولت کے لیے متن کو چھوٹی اکائیوں، عام طور پر الفاظ یا ذیلی الفاظ میں توڑنا شامل ہے۔ TensorFlow میں Tokenizer API موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے۔
TOCO کیا ہے؟
TOCO، جس کا مطلب ہے TensorFlow Lite Optimizing Converter، TensorFlow ایکو سسٹم میں ایک اہم جزو ہے جو موبائل اور ایج ڈیوائسز پر مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اس کنورٹر کو خاص طور پر وسائل سے محدود پلیٹ فارمز، جیسے اسمارٹ فونز، IoT آلات، اور ایمبیڈڈ سسٹمز پر تعیناتی کے لیے TensorFlow ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
مشین لرننگ ماڈل میں عہدوں کی تعداد اور پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان تعلق ایک اہم پہلو ہے جو ماڈل کی کارکردگی اور عام کرنے کی صلاحیت کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے۔ ایک عہد سے مراد پورے ٹریننگ ڈیٹاسیٹ سے ایک مکمل پاس ہوتا ہے۔ یہ سمجھنا کہ کس طرح عہدوں کی تعداد پیشین گوئی کی درستگی کو متاثر کرتی ہے۔
کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
TensorFlow کے Neural Structured Learning (NSL) میں پیک پڑوسی API درحقیقت قدرتی گراف ڈیٹا کی بنیاد پر ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ NSL ایک مشین لرننگ فریم ورک ہے جو گراف کے ڈھانچے والے ڈیٹا کو تربیتی عمل میں ضم کرتا ہے، فیچر ڈیٹا اور گراف ڈیٹا دونوں کا فائدہ اٹھا کر ماڈل کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔ استعمال کرتے ہوئے ۔