మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ముఖ్యమైన ఉపసమితి, డిమాండ్ AI యొక్క అపరిమిత అవకాశాలను అన్లాక్ చేయడానికి ఆసక్తి ఉన్నవారిలో, విపరీతమైన పెరుగుదలను చూసింది.డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క పెరుగుతున్న ప్రజాదరణతో ప్రేరణ పొందిన నేను ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఈ కొత్త ధోరణి గురించి మీకు అవగాహన కల్పించే బ్లాగుల శ్రేణిని తీసుకురావాలని అనుకున్నాను మరియు దాని గురించి ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. ఈ శ్రేణిలోని అనేక బ్లాగులలో ఇది మొదటిది - డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్ .
సూచన ద్వారా కాల్ చేయండి c ++
డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్
ఈ డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్ బ్లాగులో, నేను ఈ క్రింది విషయాల ద్వారా మిమ్మల్ని తీసుకెళ్తాను, ఇది రాబోయే బ్లాగులకు ప్రాథమికంగా ఉపయోగపడుతుంది:
- డీప్ లెర్నింగ్ ఉనికిలోకి రావడానికి ఏమి వీలు కల్పిస్తుంది
- డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది?
డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్ యొక్క ఈ రికార్డింగ్ ద్వారా మీరు వెళ్ళవచ్చు, ఇక్కడ మా బోధకుడు ఈ అంశాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మీకు సహాయపడే ఉదాహరణలతో వివరంగా వివరంగా వివరించాడు.
డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్ | డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు | ఎడురేకా
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క అనువర్తనాలు
ఇప్పుడు దీని గురించి ఆలోచించండి, మీరు మీ పనులన్నీ చేసే బదులు, మీ కోసం దాన్ని పూర్తి చేయడానికి మీకు ఒక యంత్రం ఉంది లేదా అది సాధ్యం కాదని మీరు అనుకున్నది చేయవచ్చు. ఉదాహరణకి:
 | భవిష్యత్తును ic హించడం: భూకంపాలు, సునామీ మొదలైనవాటిని ముందే in హించడంలో ఇది మాకు సహాయపడుతుంది, తద్వారా ప్రకృతి వైపరీత్యాల బారిలో పడకుండా చాలా మంది ప్రాణాలను కాపాడటానికి నివారణ చర్యలు తీసుకోవచ్చు. |
| చాట్-బాట్స్: ఆపిల్ యొక్క వాయిస్ కంట్రోల్డ్ వర్చువల్ అసిస్టెంట్ అయిన సిరి గురించి మీరందరూ వినే ఉంటారు. నన్ను నమ్మండి, డీప్ లెర్నింగ్ సహాయంతో ఈ వర్చువల్ సహాయం రోజురోజుకు తెలివిగా పొందుతోంది. వాస్తవానికి, సిరి వినియోగదారుని బట్టి స్వీకరించగలదు మరియు మెరుగైన వ్యక్తిగతీకరించిన సహాయాన్ని అందిస్తుంది. |
| సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు: Ima హించుకోండి, శారీరకంగా వికలాంగులు మరియు వృద్ధులకు సొంతంగా నడపడం కష్టమనిపిస్తుంది. ఇది కాకుండా, మానవ తప్పిదం కారణంగా ప్రతి సంవత్సరం రోడ్డు ప్రమాదానికి గురయ్యే మిలియన్ల మంది అమాయక ప్రాణాలను ఇది కాపాడుతుంది. |
గూగుల్ AI ఐ డాక్టర్: రెటీనా స్కాన్‌లను పరిశీలించి డయాబెటిక్ రెటినోపతి అనే పరిస్థితిని గుర్తించగల AI సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి వారు ఇండియన్ ఐ కేర్ చైన్‌తో కలిసి పనిచేస్తున్న గూగుల్ ఇటీవల చేపట్టిన ప్రయత్నం, ఇది అంధత్వానికి కారణమవుతుంది. |
| AI సంగీత స్వరకర్త: డీప్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి AI మ్యూజిక్ కంపోజర్‌ను కలిగి ఉండవచ్చని ఎవరు భావించారు. అందువల్ల, తదుపరి ఉత్తమ సంగీతం ఒక యంత్రం ద్వారా ఇవ్వబడిందని విన్నప్పుడు నేను ఆశ్చర్యపోనక్కర్లేదు. |
| డ్రీమ్ రీడింగ్ మెషిన్: ఇది నాకు ఇష్టమైన వాటిలో ఒకటి, మీ కలలను వీడియో లేదా ఏదో రూపంలో బంధించగల యంత్రం. మేము ఇప్పటివరకు చూసిన AI & డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క చాలా అన్-రియలిస్టిక్ అనువర్తనాలతో, కొన్ని పరీక్షల విషయాలపై కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం జపాన్‌లో దీనిని ప్రయత్నించినట్లు నేను ఆశ్చర్యపోలేదు మరియు అవి 60% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించగలిగాయి. ఇది చాలా నమ్మశక్యం కానిది, ఇంకా నిజం. |
AI & డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ఈ నిజ జీవిత అనువర్తనాల్లో కొన్ని మీకు గూస్‌బంప్స్ ఇస్తాయని నాకు చాలా ఖచ్చితంగా తెలుసు. సరే, ఇది మీ కోసం ఆధారాన్ని ఏర్పాటు చేస్తుంది మరియు ఇప్పుడు, ఈ డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్‌లో మరింత ముందుకు సాగడానికి మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడానికి మేము సిద్ధంగా ఉన్నాము.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది తెలివైన మానవ ప్రవర్తనను అనుకరించే యంత్రం యొక్క సామర్ధ్యం తప్ప మరొకటి కాదు. మానవ మెదడును అనుకరించడం ద్వారా, సమస్యను ఎలా పరిష్కరించాలో ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు అది ఎలా ఆలోచిస్తుందో, ఎలా నేర్చుకుంటుందో, నిర్ణయిస్తుందో మరియు పని చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా AI సాధించబడుతుంది.
ఉదాహరణకి: చదరంగం ఆడే యంత్రం, లేదా మీ ఐఫోన్‌లోని వివిధ విషయాలతో మీకు సహాయపడే వాయిస్ యాక్టివేటెడ్ సాఫ్ట్‌వేర్ లేదా ఓవర్ స్పీడింగ్ కారు యొక్క నంబర్ ప్లేట్‌ను సంగ్రహించి, రిజిస్ట్రేషన్ నంబర్‌ను సంగ్రహించడానికి మరియు కారు యజమానిని గుర్తించడానికి ప్రాసెస్ చేసే నంబర్ ప్లేట్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్. . ఇవన్నీ ముందు అమలు చేయడం చాలా సులభం కాదు లోతైన అభ్యాసం . ఇప్పుడు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క వివిధ ఉపసమితులను అర్థం చేసుకుందాం.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపసమితులు
ఇప్పటి వరకు, మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ గురించి చాలా విన్నారు. అయితే, ఈ ముగ్గురి మధ్య ఉన్న సంబంధం మీకు తెలుసా? సాధారణంగా, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉప-క్షేత్రం మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉప-క్షేత్రం, క్రింద ఉన్న చిత్రంలో చూపిన విధంగా:
మనం అలాంటిదే చూసినప్పుడు ఆల్ఫాగో , ఇది తరచుగా లోతైన అభ్యాసానికి పెద్ద విజయంగా చిత్రీకరించబడింది, అయితే ఇది వాస్తవానికి AI మరియు యంత్ర అభ్యాసాల యొక్క వివిధ రంగాల ఆలోచనల కలయిక. వాస్తవానికి, లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వెనుక ఉన్న ఆలోచన కొత్తది కాదని, 1950 ల నాటిదని మీరు వింటే ఆశ్చర్యపోతారు. ఏదేమైనా, ఈ రోజుల్లో అధిక-స్థాయి వనరుల సామర్ధ్యం ఉన్నందున దీనిని ఆచరణాత్మకంగా అమలు చేయడం సాధ్యమైంది.
కాబట్టి, ఈ లోతైన అభ్యాస ట్యుటోరియల్ బ్లాగులో ముందుకు సాగడం, యంత్ర అభ్యాసాన్ని దాని పరిమితులను అనుసరించి అన్వేషించండి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపసమితి, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది. యంత్ర అభ్యాసంలో, ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ అనువర్తనం వంటి అన్ని దశలు లేదా షరతులను మేము స్పష్టంగా నిర్వచించాల్సిన అవసరం లేదు. దీనికి విరుద్ధంగా, యంత్రం ఒక శిక్షణ డేటాసెట్‌పై శిక్షణ పొందుతుంది, ఇది ఒక మోడల్‌ను రూపొందించడానికి సరిపోతుంది, ఇది యంత్రం దాని అభ్యాసం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
ఉదాహరణకి: మెషీన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి ఒక పువ్వు యొక్క రేక మరియు సెపల్ పొడవు (ఒక పువ్వు ఆకులు) ఆధారంగా మేము గుర్తించాలనుకుంటున్నాము. అప్పుడు, మేము దీన్ని ఎలా చేస్తాము?
| పై చిత్రంలో మీరు చూడగలిగినట్లుగా వివిధ పువ్వుల యొక్క వివిధ లక్షణాలను వాటి జాతులతో పాటు మా యంత్రంలోకి తింటాము. ఈ ఇన్పుట్ డేటా సమితిని ఉపయోగించి, యంత్రం పువ్వులను వివిధ వర్గాలుగా వర్గీకరించడానికి ఉపయోగపడే ఒక నమూనాను రూపొందిస్తుంది మరియు శిక్షణ ఇస్తుంది. |
| మా మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, మేము మోడల్‌కు ఇన్‌పుట్‌గా లక్షణాల సమితిని అందిస్తాము. |
| చివరగా, మా మోడల్ క్రొత్త ఇన్పుట్ డేటా సెట్లో ఉన్న పుష్పం యొక్క జాతులను అవుట్పుట్ చేస్తుంది. ఒక నమూనాను రూపొందించడానికి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి దాన్ని ఉపయోగించటానికి యంత్రానికి శిక్షణ ఇచ్చే ఈ ప్రక్రియ అంటారు యంత్ర అభ్యాస . అయితే ఈ ప్రక్రియకు కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి. |
యంత్ర అభ్యాసం యొక్క పరిమితులు
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇన్పుట్ & అవుట్పుట్ చాలా పెద్దదిగా ఉన్న అధిక డైమెన్షనల్ డేటాను నిర్వహించగలదు. అటువంటి రకమైన డేటాను నిర్వహించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం చాలా క్లిష్టంగా మరియు వనరుల సమగ్రంగా మారుతుంది. దీనిని అంటారు డైమెన్షియాలిటీ యొక్క శాపం . దీన్ని సరళమైన పరంగా అర్థం చేసుకోవడానికి, ఈ క్రింది చిత్రాన్ని పరిశీలిద్దాం:
సి ++ కోడ్‌ను విలీనం చేయండి
| 100 గజాల రేఖను పరిగణించండి మరియు మీరు ఎక్కడో ఒక నాణెం పడిపోయారు. ఇప్పుడు, మీరు లైన్‌లో నడవడం ద్వారా నాణెం కనుగొనడం చాలా సౌకర్యంగా ఉంటుంది. ఈ పంక్తి ఒకే డైమెన్షనల్ ఎంటిటీ. |
| తరువాత, పై చిత్రంలో చూపిన విధంగా మీకు 100 గజాల ప్రక్క చదరపు ఉందని పరిగణించండి మరియు మళ్ళీ, మీరు మధ్యలో ఎక్కడో ఒక నాణెం పడిపోయారు. మునుపటి దృష్టాంతంతో పోలిస్తే, ఆ చదరపు లోపల నాణెం కనుగొనటానికి మీరు ఎక్కువ సమయం తీసుకోబోతున్నారని ఇప్పుడు స్పష్టంగా తెలుస్తుంది. ఈ చదరపు 2 డైమెన్షనల్ ఎంటిటీ. |
| 100 గజాల చొప్పున ఒక క్యూబ్‌ను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా ఒక అడుగు ముందుకు వేద్దాం మరియు మీరు మధ్యలో ఎక్కడో ఒక నాణెం పడిపోయారు. ఇప్పుడు, ఈసారి నాణెం కనుగొనడం మరింత కష్టం. ఈ క్యూబ్ 3 డైమెన్షనల్ ఎంటిటీ. |
అందువల్ల, కొలతలు పెరుగుతున్నందున సంక్లిష్టత పెరుగుతున్నట్లు మీరు గమనించవచ్చు.నిజ జీవితంలో, మేము మాట్లాడుతున్న అధిక డైమెన్షనల్ డేటా వేలాది కొలతలు కలిగి ఉంది, ఇది నిర్వహించడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది. ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, ఎన్‌ఎల్‌పి, ఇమేజ్ ట్రాన్స్‌లేషన్ వంటి వినియోగ సందర్భాలలో అధిక డైమెన్షనల్ డేటాను సులభంగా కనుగొనవచ్చు.
యంత్ర అభ్యాసం ఈ వినియోగ సందర్భాలను పరిష్కరించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి లేదు మరియు అందువల్ల, లోతైన అభ్యాసం రక్షించటానికి వచ్చింది. లోతైన అభ్యాసం అధిక డైమెన్షనల్ డేటాను నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు సరైన లక్షణాలపై సొంతంగా దృష్టి పెట్టడంలో కూడా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియను ఫీచర్ వెలికితీత అంటారు. ఇప్పుడు, ఈ డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్‌లో ముందుకు సాగండి మరియు లోతైన అభ్యాసం ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోండి.
డీప్ లెర్నింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది?
మానవ మెదడును తిరిగి ఇంజనీరింగ్ చేసే ప్రయత్నంలో, డీప్ లెర్నింగ్ మెదడు యొక్క ప్రాథమిక యూనిట్‌ను మెదడు కణం లేదా న్యూరాన్ అని పిలుస్తుంది. ఒక న్యూరాన్ నుండి ప్రేరణ పొందిన ఒక కృత్రిమ న్యూరాన్ లేదా పెర్సెప్ట్రాన్ అభివృద్ధి చేయబడింది. ఇప్పుడు, బయోలాజికల్ న్యూరాన్ల యొక్క కార్యాచరణను మరియు పెర్సెప్ట్రాన్ లేదా కృత్రిమ న్యూరాన్లో ఈ కార్యాచరణను ఎలా అనుకరిస్తామో అర్థం చేసుకుందాం:
మేము జీవ న్యూరాన్ యొక్క నిర్మాణంపై దృష్టి పెడితే, దీనికి డెండ్రైట్‌లు ఉన్నాయి, ఇవి ఇన్పుట్లను స్వీకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ ఇన్పుట్లను సెల్ బాడీలో సంక్షిప్తీకరిస్తారు మరియు ఆక్సాన్ను ఉపయోగించి పై చిత్రంలో చూపిన విధంగా తదుపరి జీవసంబంధ న్యూరాన్కు పంపబడుతుంది.
అదేవిధంగా, ఒక పర్సెప్ట్రాన్ బహుళ ఇన్పుట్లను అందుకుంటుంది, వివిధ పరివర్తనాలు మరియు విధులను వర్తింపజేస్తుంది మరియు అవుట్పుట్ను అందిస్తుంది.
మన మెదడు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అని పిలువబడే బహుళ అనుసంధాన న్యూరాన్‌లను కలిగి ఉందని మనకు తెలుసు కాబట్టి, డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను రూపొందించడానికి పెర్సెప్ట్రాన్స్ అని పిలువబడే కృత్రిమ న్యూరాన్ల నెట్‌వర్క్‌ను కూడా కలిగి ఉండవచ్చు. కాబట్టి, డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఎలా ఉంటుందో అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్‌లో ముందుకు వెళ్దాం.
డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్: డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఏదైనా డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మూడు రకాల పొరలను కలిగి ఉంటుంది:
- ఇన్పుట్ లేయర్
- దాచిన పొర
- అవుట్పుట్ లేయర్
| పై రేఖాచిత్రంలో, మొదటి పొర అన్ని ఇన్పుట్లను స్వీకరించే ఇన్పుట్ పొర మరియు చివరి పొర కావలసిన అవుట్పుట్ను అందించే అవుట్పుట్ పొర. |
| ఈ పొరల మధ్య ఉన్న అన్ని పొరలను దాచిన పొరలు అంటారు. ఈ రోజుల్లో అందుబాటులో ఉన్న హై ఎండ్ వనరులకు కృతజ్ఞతలు దాచిన పొరల సంఖ్య ఉండవచ్చు. |
| ప్రతి పొరలోని దాచిన పొరల సంఖ్య మరియు పెర్సెప్ట్రాన్ల సంఖ్య పూర్తిగా మీరు పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న వినియోగ కేసుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. |
ఇప్పుడు మీకు డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల చిత్రం ఉంది, డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ సమస్యను ఎలా పరిష్కరిస్తాయనే దానిపై ఉన్నత స్థాయి వీక్షణను పొందడానికి ఈ డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్‌లో ముందుకు వెళ్దాం.
లోతైన అభ్యాస ఉపయోగం - కేసు
మేము డీప్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి చిత్ర గుర్తింపును చేయాలనుకుంటున్నాము:
| ఇక్కడ, మేము హై డైమెన్షనల్ డేటాను ఇన్పుట్ లేయర్కు పంపుతున్నాము. ఇన్పుట్ డేటా యొక్క డైమెన్షియాలిటీతో సరిపోలడానికి, ఇన్పుట్ లేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్ల యొక్క బహుళ ఉప-పొరలను కలిగి ఉంటుంది, తద్వారా ఇది మొత్తం ఇన్పుట్ను వినియోగించగలదు. |
| ఇన్పుట్ లేయర్ నుండి అందుకున్న అవుట్పుట్ నమూనాలను కలిగి ఉంటుంది మరియు కాంట్రాస్ట్ లెవల్స్ ఆధారంగా చిత్రాల అంచులను మాత్రమే గుర్తించగలదు. |
| ఈ అవుట్పుట్ హిడెన్ లేయర్ 1 కి ఇవ్వబడుతుంది, ఇక్కడ కళ్ళు, ముక్కు, చెవులు మొదలైన వివిధ ముఖ లక్షణాలను గుర్తించగలుగుతారు. |
| ఇప్పుడు, ఇది దాచిన పొర 2 కు ఇవ్వబడుతుంది, ఇక్కడ అది మొత్తం ముఖాలను ఏర్పరుస్తుంది. అప్పుడు, లేయర్ 2 యొక్క అవుట్పుట్ అవుట్పుట్ లేయర్కు పంపబడుతుంది. |
| చివరగా, అవుట్పుట్ లేయర్ మునుపటి నుండి పొందిన ఫలితం ఆధారంగా వర్గీకరణను చేస్తుంది మరియు పేరును ts హించింది. |
నేను మీకు ఒక ప్రశ్న అడుగుతాను, ఈ పొరలలో ఏదైనా తప్పిపోయినట్లయితే లేదా నాడీ నెట్‌వర్క్ తగినంత లోతుగా లేకపోతే ఏమి జరుగుతుంది? సరళమైనది, మేము చిత్రాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించలేము. డీప్ లెర్నింగ్‌కు ఇన్ని సంవత్సరాల ముందు ఈ ఉపయోగ-కేసులకు పరిష్కారం లేకపోవడానికి ఇదే కారణం. దీన్ని మరింత ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి, మేము MNIST డేటా-సెట్లో డీప్ నెట్‌వర్క్‌లను వర్తింపజేయడానికి ప్రయత్నిస్తాము.
Mnist డేటా-సెట్లో 60,000 శిక్షణా నమూనాలు మరియు చేతితో రాసిన అంకెల చిత్రాల 10,000 పరీక్షా నమూనాలు ఉంటాయి. చిత్రంలోని అంకెను ఖచ్చితంగా గుర్తించగలిగే మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ఇక్కడ పని.
- ఈ వినియోగ కేసును పరిష్కరించడానికి అన్ని 60,000 చిత్రాల పిక్సెల్‌ను పిక్సెల్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయడానికి బహుళ దాచిన పొరలతో డీప్ నెట్‌వర్క్ సృష్టించబడుతుంది మరియు చివరకు మేము అవుట్పుట్ లేయర్‌ను అందుకుంటాము.
- అవుట్పుట్ లేయర్ ఇండెక్స్ 0 నుండి 9 వరకు ఉంటుంది, ఇక్కడ ప్రతి ఇండెక్స్ సంబంధిత అంకెకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఇండెక్స్ 0 ఇన్పుట్ చిత్రంలో 0 అంకెగా ఉండటానికి సంభావ్యతను కలిగి ఉంది.
అదేవిధంగా, 0.1 విలువను కలిగి ఉన్న ఇండెక్స్ 2, వాస్తవానికి ఇన్పుట్ ఇమేజ్‌లో 2 అంకెల సంభావ్యతను సూచిస్తుంది. కాబట్టి, ఈ శ్రేణిలో అత్యధిక సంభావ్యత 0.8 అని చూస్తే అది శ్రేణి యొక్క సూచిక 7 వద్ద ఉంటుంది. అందువల్ల చిత్రంలో ఉన్న సంఖ్య 7.
ముగింపు
కాబట్టి అబ్బాయిలు, ఇది క్లుప్తంగా లోతైన అభ్యాసం గురించి. ఈ లోతైన అభ్యాస ట్యుటోరియల్‌లో, లోతైన అభ్యాసం యొక్క వివిధ అనువర్తనాలను మేము చూశాము మరియు AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో దాని సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకున్నాము. అప్పుడు, సంక్లిష్టమైన పనులను చేయగల లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను రూపొందించడానికి పెర్సెప్ట్రాన్ లేదా కృత్రిమ న్యూరాన్ బేసిక్ బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో మేము అర్థం చేసుకున్నాము. చివరికి, మేము లోతైన అభ్యాసం యొక్క ఉపయోగం-కేసులలో ఒకదాని ద్వారా వెళ్ళాము, అక్కడ మేము లోతైన నాడీ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి చిత్ర గుర్తింపును ప్రదర్శించాము మరియు తెర వెనుక జరిగే అన్ని దశలను అర్థం చేసుకున్నాము. ఇప్పుడు, ఈ డీప్ లెర్నింగ్ ట్యుటోరియల్ సిరీస్ యొక్క తరువాతి బ్లాగులో, డీప్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ ఆధారిత లైబ్రరీ అయిన టెన్సార్ ఫ్లో ఉపయోగించి పెర్సెప్ట్రాన్ను ఎలా అమలు చేయాలో నేర్చుకుంటాము.
డీప్ లెర్నింగ్ గురించి ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా 250,000 కంటే ఎక్కువ సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. ఎడ్యురేకా డీప్ లెర్నింగ్ విత్ టెన్సార్ ఫ్లో సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు, సాఫ్ట్‌మాక్స్ ఫంక్షన్, ఆటో-ఎన్‌కోడర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్‌జ్మాన్ మెషిన్ (ఆర్‌బిఎం) వంటి అంశాలతో పాటు రియల్ టైమ్ ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు అసైన్‌మెంట్‌లను ఉపయోగించి ప్రాథమిక మరియు కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను శిక్షణ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అభ్యాసకులు సహాయపడుతుంది.
రూల్స్ వెబ్ అప్లికేషన్ పై రూబీ
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి దీన్ని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.