თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად ღრმა სწავლებაში Python-ით და PyTorch-ით, მონაცემთა და მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, მნიშვნელოვანია აირჩიოთ შესაბამისი ალგორითმი მოცემული შეყვანის დასამუშავებლად და გასაანალიზებლად. ამ შემთხვევაში, შეყვანა შედგება ნულოვანი მასივების სიისგან, თითოეული ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც წარმოადგენს გამომავალს.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, თარიღი, მონაცემთა ბაზები
რატომ არის საჭირო დაბალანსებული მონაცემთა ბალანსი ღრმა სწავლაში ნერვული ქსელის მომზადებისას?
დაუბალანსებელი მონაცემთა ბალანსი აუცილებელია ნერვული ქსელის ღრმა სწავლების დროს, რათა უზრუნველყოს მოდელის სამართლიანი და ზუსტი შესრულება. რეალურ სამყაროში არსებულ ბევრ სცენარში მონაცემთა ნაკრებებს აქვთ დისბალანსი, სადაც კლასების განაწილება არ არის ერთგვაროვანი. ამ დისბალანსმა შეიძლება გამოიწვიოს მიკერძოებული და არაეფექტური მოდელები, რომლებიც ცუდად მუშაობენ უმცირესობათა კლასებზე. ამიტომ, ის
რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემთა არევა MNIST მონაცემთა ბაზასთან მუშაობისას ღრმა სწავლაში?
მონაცემთა არევა მნიშვნელოვანი ნაბიჯია MNIST მონაცემთა ბაზასთან მუშაობისას ღრმა სწავლაში. MNIST მონაცემთა ნაკრები არის ფართოდ გამოყენებული საორიენტაციო მონაცემთა ნაკრები კომპიუტერული ხედვისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. იგი შედგება ხელნაწერი ციფრების სურათების დიდი კოლექციისგან, შესაბამისი ეტიკეტებით, რომლებიც მიუთითებენ თითოეულ სურათზე გამოსახულ ციფრს. The
როგორ შეიძლება TorchVision-ის ჩაშენებული მონაცემთა ნაკრები იყოს მომგებიანი ღრმა სწავლის დამწყებთათვის?
TorchVision-ის ჩაშენებული მონაცემთა ნაკრები გთავაზობთ უამრავ სარგებელს დამწყებთათვის ღრმა სწავლის სფეროში. ეს მონაცემთა ნაკრები, რომელიც ადვილად ხელმისაწვდომია PyTorch-ში, ემსახურება როგორც ღირებულ რესურსს ღრმა სწავლის მოდელების ტრენინგისა და შეფასებისთვის. რეალური სამყაროს მონაცემების მრავალფეროვანი დიაპაზონის მიწოდებით, TorchVision-ის ჩაშენებული მონაცემთა ნაკრები დამწყებთათვის საშუალებას აძლევს მიიღონ პრაქტიკული გამოცდილება მათთან მუშაობისას.
რა არის მონაცემთა გამოყოფის მიზანი ღრმა სწავლის პროცესში ტრენინგისა და მონაცემთა გამოცდის ნაკრებებში?
ღრმა სწავლის პროცესში მონაცემების გამოყოფის მიზანია ტრენინგის და ტესტირების მონაცემთა ნაკრების შეფასება გაწვრთნილი მოდელის შესრულებისა და განზოგადების უნარის შესახებ. ეს პრაქტიკა აუცილებელია იმისთვის, რომ შეფასდეს, რამდენად კარგად შეუძლია მოდელს წინასწარმეტყველება უხილავ მონაცემებზე და თავიდან აიცილოს ზედმეტი მორგება, რაც ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი ძალიან სპეციალიზირებული ხდება.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, თარიღი, მონაცემთა ბაზები, გამოცდის მიმოხილვა
რატომ ითვლება მონაცემთა მომზადება და მანიპულირება ღრმა სწავლების მოდელის განვითარების პროცესის მნიშვნელოვან ნაწილად?
მონაცემთა მომზადება და მანიპულირება განიხილება ღრმა სწავლების მოდელის განვითარების პროცესის მნიშვნელოვან ნაწილად რამდენიმე გადამწყვეტი მიზეზის გამო. ღრმა სწავლის მოდელები ეფუძნება მონაცემებს, რაც იმას ნიშნავს, რომ მათი შესრულება დიდწილად ეყრდნობა ტრენინგისთვის გამოყენებული მონაცემების ხარისხსა და შესაბამისობას. ზუსტი და საიმედო შედეგების მისაღწევად, ის