સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
તાજેતરના વર્ષોમાં, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ લોકપ્રિયતામાં વધારો થયો છે કારણ કે તેઓ કાર્યોની વ્યાપક શ્રેણીમાં અત્યંત સારા હોવાનું દર્શાવ્યું છે.
તેઓ ઇમેજ અને ઓડિયો ઓળખ, કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયા અને ગો અને ચેસ જેવી જટિલ રમતો રમવા માટે પણ શ્રેષ્ઠ પસંદગી તરીકે દર્શાવવામાં આવ્યા છે.
આ પોસ્ટમાં, હું તમને ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાની સમગ્ર પ્રક્રિયામાં લઈ જઈશ. હું ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાના તમામ પગલાઓનો ઉલ્લેખ કરીશ અને સમજાવીશ.
જ્યારે હું પગલાંઓ પર જઈશ ત્યારે હું એક સરળ ઉદાહરણ ઉમેરવા માંગુ છું તેની ખાતરી કરવા માટે કે ત્યાં એક વ્યવહારુ ઉદાહરણ પણ છે.
તો, સાથે આવો, અને ચાલો જાણીએ કે ન્યુરલ નેટવર્કની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કરવી
ચાલો સરળ શરૂઆત કરીએ અને પૂછીએ કે શું છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પ્રથમ સ્થાને.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ બરાબર શું છે?
ન્યુરલ નેટવર્ક એ કમ્પ્યુટર સોફ્ટવેર છે જે માનવ મગજના ઓપરેશનનું અનુકરણ કરે છે. તેઓ વિશાળ સંખ્યામાં ડેટા અને સ્પોટ પેટર્નમાંથી શીખી શકે છે જે લોકોને શોધવામાં મુશ્કેલી પડી શકે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ તાજેતરના વર્ષોમાં લોકપ્રિયતામાં વધારો થયો છે કારણ કે ચિત્ર અને ઓડિયો ઓળખ, કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયા અને અનુમાનિત મોડેલિંગ જેવા કાર્યોમાં તેમની વૈવિધ્યતાને કારણે.
એકંદરે, ન્યુરલ નેટવર્ક એ એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણી માટે એક મજબૂત સાધન છે અને અમે નોકરીઓની વિશાળ શ્રેણીનો સંપર્ક કરીએ છીએ તે રીતે પરિવર્તન કરવાની તક છે.
શા માટે આપણે તેમના વિશે જાણવું જોઈએ?
ન્યુરલ નેટવર્ક્સને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તેઓ કમ્પ્યુટર વિઝન, વાણી ઓળખ અને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં શોધ તરફ દોરી ગયા છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, ઉદાહરણ તરીકે, સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર, સ્વચાલિત અનુવાદ સેવાઓ અને તબીબી નિદાનમાં પણ તાજેતરના વિકાસના કેન્દ્રમાં છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક કેવી રીતે કાર્ય કરે છે અને તેને કેવી રીતે ડિઝાઇન કરવું તે સમજવું અમને નવી અને સંશોધનાત્મક એપ્લિકેશન બનાવવામાં મદદ કરે છે. અને, કદાચ, તે ભવિષ્યમાં વધુ મોટી શોધો તરફ દોરી શકે છે.
ટ્યુટોરીયલ વિશે નોંધ
મેં ઉપર કહ્યું તેમ, હું એક ઉદાહરણ આપીને ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાના પગલાં સમજાવવા માંગુ છું. આ કરવા માટે, આપણે MNIST ડેટાસેટ વિશે વાત કરવી જોઈએ. તે નવા નિશાળીયા માટે લોકપ્રિય પસંદગી છે જેઓ ન્યુરલ નેટવર્ક સાથે પ્રારંભ કરવા માંગે છે.
MNIST એ સંક્ષિપ્ત શબ્દ છે જે મોડિફાઇડ નેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ સ્ટાન્ડર્ડ્સ એન્ડ ટેકનોલોજી માટે વપરાય છે. તે હસ્તલિખિત અંક ડેટાસેટ છે જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે તાલીમ અને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સના પરીક્ષણ માટે થાય છે, ખાસ કરીને ન્યુરલ નેટવર્ક.
સંગ્રહમાં 70,000 થી 0 સુધીના હસ્તલિખિત અંકોના 9 ગ્રેસ્કેલ ફોટા છે.
MNIST ડેટાસેટ માટે લોકપ્રિય બેન્ચમાર્ક છે છબી વર્ગીકરણ કાર્યો. તેનો વારંવાર શીખવવા અને શીખવા માટે ઉપયોગ થાય છે કારણ કે તે કોમ્પેક્ટ અને તેનો સામનો કરવા માટે સરળ છે જ્યારે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ માટે જવાબ આપવા માટે મુશ્કેલ પડકાર ઊભો કરે છે.
MNIST ડેટાસેટ ટેન્સરફ્લો, કેરાસ અને પાયટોર્ચ સહિત અનેક મશીન લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક અને લાઇબ્રેરીઓ દ્વારા સપોર્ટેડ છે.
હવે આપણે MNIST ડેટાસેટ વિશે જાણીએ છીએ, ચાલો ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાના અમારા પગલાઓ સાથે પ્રારંભ કરીએ.
ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાના મૂળભૂત પગલાં
જરૂરી પુસ્તકાલયો આયાત કરો
જ્યારે પ્રથમ ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાનું શરૂ કરો, ત્યારે મોડેલને ડિઝાઇન કરવા અને તાલીમ આપવા માટે જરૂરી સાધનો હોવું મહત્વપૂર્ણ છે. ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવાનું પ્રારંભિક પગલું એ જરૂરી પુસ્તકાલયો જેમ કે TensorFlow, Keras અને NumPy આયાત કરવાનું છે.
આ પુસ્તકાલયો ન્યુરલ નેટવર્કના વિકાસ માટે બિલ્ડીંગ બ્લોક્સ તરીકે કામ કરે છે અને નિર્ણાયક ક્ષમતાઓ પૂરી પાડે છે. આ પુસ્તકાલયોનું સંયોજન અત્યાધુનિક ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇન અને ઝડપી તાલીમ બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે.
અમારા ઉદાહરણ શરૂ કરવા માટે; અમે જરૂરી લાઇબ્રેરીઓ આયાત કરીશું, જેમાં TensorFlow, Keras અને NumPy નો સમાવેશ થાય છે. ટેન્સરફ્લો એક ઓપન-સોર્સ મશીન લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક છે, કેરાસ એ ઉચ્ચ-સ્તરના ન્યુરલ નેટવર્ક API છે, અને NumPy એ સંખ્યાત્મક કમ્પ્યુટિંગ પાયથોન લાઇબ્રેરી છે.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
ડેટાસેટ લોડ કરો
ડેટાસેટ હવે લોડ થવો આવશ્યક છે. ડેટાસેટ એ ડેટાનો સમૂહ છે જેના પર ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવામાં આવશે. આ ફોટા, ઑડિયો અને ટેક્સ્ટ સહિત કોઈપણ પ્રકારનો ડેટા હોઈ શકે છે.
ડેટાસેટને બે ભાગોમાં વિભાજીત કરવું મહત્વપૂર્ણ છે: એક ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે અને બીજું પ્રશિક્ષિત મોડેલની શુદ્ધતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે. TensorFlow, Keras અને PyTorch સહિતની કેટલીક લાઇબ્રેરીઓનો ઉપયોગ ડેટાસેટ આયાત કરવા માટે થઈ શકે છે.
અમારા ઉદાહરણ તરીકે, અમે MNIST ડેટાસેટ લોડ કરવા માટે કેરાસનો પણ ઉપયોગ કરીએ છીએ. ડેટાસેટમાં 60,000 તાલીમ ફોટા અને 10,000 પરીક્ષણ છબીઓ છે.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
ડેટાની પ્રીપ્રોસેસ કરો
ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ એ ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાનો એક મહત્વપૂર્ણ તબક્કો છે. તે ન્યુરલ નેટવર્કમાં ખવડાવવામાં આવે તે પહેલાં ડેટાને તૈયાર કરવા અને સાફ કરવાનો સમાવેશ કરે છે.
પિક્સેલ મૂલ્યોને સ્કેલિંગ કરવું, ડેટાને સામાન્ય બનાવવું અને લેબલ્સને વન-હોટ એન્કોડિંગમાં રૂપાંતરિત કરવું એ પ્રીપ્રોસેસિંગ પ્રક્રિયાઓના ઉદાહરણો છે. આ પ્રક્રિયાઓ ન્યુરલ નેટવર્કને વધુ અસરકારક અને ચોક્કસ રીતે શીખવામાં મદદ કરે છે.
ડેટાને પ્રી-પ્રોસેસ કરવાથી ઓવરફિટિંગ ઘટાડવામાં અને ન્યુરલ નેટવર્કની કામગીરીમાં સુધારો કરવામાં પણ મદદ મળી શકે છે.
ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપતા પહેલા તમારે ડેટાની પ્રીપ્રોસેસ કરવી આવશ્યક છે. આમાં લેબલોને વન-હોટ એન્કોડિંગમાં બદલવું અને પિક્સેલ મૂલ્યોને 0 અને 1 ની વચ્ચે રાખવાનો સમાવેશ થાય છે.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
મોડલ વ્યાખ્યાયિત કરો
ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલને વ્યાખ્યાયિત કરવાની પ્રક્રિયામાં તેના આર્કિટેક્ચરની સ્થાપનાનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે સ્તરોની સંખ્યા, સ્તર દીઠ ચેતાકોષોની સંખ્યા, સક્રિયકરણ કાર્યો અને નેટવર્ક પ્રકાર (ફીડફોરવર્ડ, રિકરન્ટ અથવા કન્વોલ્યુશનલ).
તમે ઉપયોગ કરો છો તે ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇન તમે જે સમસ્યાને હલ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો તેના દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે. સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇન તેને વધુ કાર્યક્ષમ અને સચોટ બનાવીને ન્યુરલ નેટવર્ક શિક્ષણમાં મદદ કરી શકે છે.
આ બિંદુએ ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલનું વર્ણન કરવાનો સમય છે. આ ઉદાહરણ માટે, બે છુપાયેલા સ્તરો, દરેક 128 ન્યુરોન્સ સાથે, અને સોફ્ટમેક્સ આઉટપુટ લેયર, જેમાં 10 ચેતાકોષો છે, સાથે એક સરળ મોડેલનો ઉપયોગ કરો.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
મોડેલ કમ્પાઇલ કરો
ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલના સંકલન દરમિયાન નુકશાન કાર્ય, ઑપ્ટિમાઇઝર અને મેટ્રિક્સનો ઉલ્લેખ કરવો આવશ્યક છે. આઉટપુટની યોગ્ય આગાહી કરવાની ન્યુરલ નેટવર્કની ક્ષમતા નુકશાન કાર્ય દ્વારા માપવામાં આવે છે.
તાલીમ દરમિયાન ન્યુરલ નેટવર્કની ચોકસાઈ વધારવા માટે, ઑપ્ટિમાઇઝર તેના વજનમાં ફેરફાર કરે છે. તાલીમ દરમિયાન ન્યુરલ નેટવર્કની અસરકારકતા મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને માપવામાં આવે છે. ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવામાં આવે તે પહેલાં મોડેલ બનાવવું આવશ્યક છે.
અમારા ઉદાહરણમાં, આપણે હમણાં જ મોડેલનું નિર્માણ કરવું જોઈએ.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
મોડેલને તાલીમ આપો
નુકશાન કાર્ય ઘટાડવા માટે નેટવર્કના વજનમાં ફેરફાર કરતી વખતે ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા તૈયાર ડેટાસેટને પસાર કરવો એ ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ તરીકે ઓળખાય છે.
માન્યતા ડેટાસેટનો ઉપયોગ તાલીમ દરમિયાન ન્યુરલ નેટવર્કને તેની અસરકારકતાને ટ્રૅક કરવા અને ઓવરફિટિંગ અટકાવવા માટે કરવામાં આવે છે. પ્રશિક્ષણ પ્રક્રિયામાં થોડો સમય લાગી શકે છે, તેથી અન્ડરફિટિંગ અટકાવવા માટે ન્યુરલ નેટવર્ક યોગ્ય રીતે પ્રશિક્ષિત છે તેની ખાતરી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે.
તાલીમ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, અમે હવે મોડેલને તાલીમ આપી શકીએ છીએ. આ કરવા માટે, આપણે બેચનું કદ (મૉડલ અપડેટ થાય તે પહેલાં પ્રક્રિયા કરેલા નમૂનાઓની સંખ્યા) અને યુગની સંખ્યા (સંપૂર્ણ ડેટાસેટમાં પુનરાવર્તનની સંખ્યા) વ્યાખ્યાયિત કરવી આવશ્યક છે.
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
મોડેલનું મૂલ્યાંકન
ટેસ્ટ ડેટાસેટ પર ન્યુરલ નેટવર્કની કામગીરીનું પરીક્ષણ કરવું એ તેનું મૂલ્યાંકન કરવાની પ્રક્રિયા છે. આ તબક્કામાં, પ્રશિક્ષિત ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ ટેસ્ટ ડેટાસેટ પર પ્રક્રિયા કરવા માટે થાય છે, અને ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક તદ્દન નવા, અજમાયશ ડેટામાંથી યોગ્ય પરિણામની કેટલી અસરકારક રીતે આગાહી કરી શકે છે તે તેની ચોકસાઈનું માપ છે. મૉડલનું પૃથ્થકરણ કરવાથી એ નક્કી કરવામાં મદદ મળી શકે છે કે ન્યુરલ નેટવર્ક કેટલી સારી રીતે કામ કરી રહ્યું છે અને તેને વધુ બહેતર બનાવવાની રીતો પણ સૂચવી શકે છે.
અમે ટ્રેનિંગ પછી ટેસ્ટ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મોડલની કામગીરીનું આખરે મૂલ્યાંકન કરી શકીએ છીએ.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
બસ એટલું જ! અમે MNIST ડેટાસેટમાં અંકો શોધવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપી છે.
પ્રશિક્ષિત મોડેલની અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ડેટા તૈયાર કરવાથી, ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે ઘણી પ્રક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે. આ સૂચનાઓ શિખાઉ લોકોને ન્યુરલ નેટવર્કને અસરકારક રીતે બનાવવામાં અને તાલીમ આપવામાં મદદ કરે છે.
નવા નિશાળીયા કે જેઓ વિવિધ સમસ્યાઓનો સામનો કરવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવા માગે છે તેઓ આ સૂચનાઓને અનુસરીને આમ કરી શકે છે.
ઉદાહરણની કલ્પના કરવી
વધુ સારી રીતે સમજવા માટે આ ઉદાહરણ સાથે આપણે શું કર્યું છે તેની કલ્પના કરવાનો પ્રયાસ કરીએ.
મેટપ્લોટલિબ પેકેજનો ઉપયોગ આ કોડ સ્નિપેટમાં પ્રશિક્ષણ ડેટાસેટમાંથી ફોટાઓની રેન્ડમ સિલેક્શન બનાવવા માટે થાય છે. પ્રથમ, અમે Matplotlib ના "pyplot" મોડ્યુલને આયાત કરીએ છીએ અને તેને "plt" તરીકે ઉપનામ કરીએ છીએ. પછી, 10 બાય 10 ઇંચના કુલ પરિમાણ સાથે, અમે 5 પંક્તિઓ અને સબપ્લોટની 5 કૉલમ સાથે આકૃતિ બનાવીએ છીએ.
પછી, અમે સબપ્લોટ પર પુનરાવર્તન કરવા માટે લૂપનો ઉપયોગ કરીએ છીએ, દરેક એક પર તાલીમ ડેટાસેટમાંથી ચિત્ર પ્રદર્શિત કરીએ છીએ. ચિત્રને પ્રદર્શિત કરવા માટે, “imshow” ફંક્શનનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, જેમાં “cmap” વિકલ્પને ગ્રેસ્કેલમાં ફોટા પ્રદર્શિત કરવા માટે 'ગ્રે' પર સેટ કરેલ છે. દરેક સબપ્લોટનું શીર્ષક પણ સંગ્રહમાં સંકળાયેલ છબીના લેબલ પર સેટ કરેલ છે.
છેલ્લે, અમે આકૃતિમાં પ્લોટ કરેલા ચિત્રો દર્શાવવા માટે "શો" ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ કાર્ય અમને ડેટાસેટમાંથી ફોટાના નમૂનાનું દૃષ્ટિની રીતે મૂલ્યાંકન કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે ડેટાની અમારી સમજણ અને કોઈપણ સંભવિત ચિંતાઓની ઓળખ કરવામાં મદદ કરી શકે છે.
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
મહત્વપૂર્ણ ન્યુરલ નેટવર્ક મોડલ્સ
- ફીડફોરર્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (FFNN): એક સરળ પ્રકારનું ન્યુરલ નેટવર્ક જેમાં માહિતી ફક્ત એક જ રીતે પ્રવાસ કરે છે, ઇનપુટ લેયરથી આઉટપુટ લેયર સુધી એક અથવા વધુ છુપાયેલા સ્તરો દ્વારા.
- કોન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN): એક ન્યુરલ નેટવર્ક જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ઇમેજ ડિટેક્શન અને પ્રોસેસિંગમાં થાય છે. CNN નો હેતુ ચિત્રોમાંથી લક્ષણોને ઓળખવા અને બહાર કાઢવાનો છે.
- રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNN): એક ન્યુરલ નેટવર્ક જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ઇમેજ ડિટેક્શન અને પ્રોસેસિંગમાં થાય છે. CNN નો હેતુ ચિત્રોમાંથી લક્ષણોને ઓળખવા અને બહાર કાઢવાનો છે.
- લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી (LSTM) નેટવર્ક્સ: પ્રમાણભૂત RNN માં અદૃશ્ય થઈ જવાના મુદ્દાને દૂર કરવા માટે RNN નું એક સ્વરૂપ બનાવવામાં આવ્યું છે. ક્રમિક ડેટામાં લાંબા ગાળાની અવલંબનને LSTM સાથે વધુ સારી રીતે કેપ્ચર કરી શકાય છે.
- ઓટોએનકોડર્સ: અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ ન્યુરલ નેટવર્ક કે જેમાં નેટવર્કને તેના આઉટપુટ લેયર પર તેના ઇનપુટ ડેટાનું પુનઃઉત્પાદન કરવાનું શીખવવામાં આવે છે. ડેટા કમ્પ્રેશન, વિસંગતતા શોધ, અને ચિત્ર ડિનોઈઝિંગ આ બધું ઓટોએનકોડર્સ સાથે પરિપૂર્ણ થઈ શકે છે.
- જનરેટિવ એડવર્સરિયલ નેટવર્ક્સ (GAN): જનરેટિવ ન્યુરલ નેટવર્ક એ ન્યુરલ નેટવર્કનું એક સ્વરૂપ છે જેને તાલીમ ડેટાસેટ સાથે સરખાવી શકાય તેવા નવા ડેટાનું ઉત્પાદન કરવાનું શીખવવામાં આવે છે. GAN બે નેટવર્કથી બનેલું છે: એક જનરેટર નેટવર્ક જે તાજા ડેટા બનાવે છે અને એક ભેદભાવ નેટવર્ક જે બનાવેલ ડેટાની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરે છે.
રેપ-અપ, તમારા આગામી પગલાં શું હોવા જોઈએ?
ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા વિશે વધુ જાણવા માટે ઘણા ઑનલાઇન સંસાધનો અને અભ્યાસક્રમોનું અન્વેષણ કરો. પ્રોજેક્ટ્સ અથવા ઉદાહરણો પર કામ કરવું એ ન્યુરલ નેટવર્ક્સની સારી સમજ મેળવવા માટેની એક પદ્ધતિ છે.
દ્વિસંગી વર્ગીકરણ સમસ્યાઓ અથવા ચિત્ર વર્ગીકરણ કાર્યો જેવા સરળ ઉદાહરણો સાથે પ્રારંભ કરો, અને પછી કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા જેવા વધુ મુશ્કેલ કાર્યો પર જાઓ અથવા મજબૂતીકરણ શીખવાની.
પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરવાથી તમને વાસ્તવિક અનુભવ પ્રાપ્ત કરવામાં અને તમારી ન્યુરલ નેટવર્ક તાલીમ કૌશલ્યને સુધારવામાં મદદ મળે છે.
તમે અન્ય શીખનારાઓ અને વ્યાવસાયિકો સાથે વાર્તાલાપ કરવા, તમારું કાર્ય શેર કરવા અને ટિપ્પણીઓ અને મદદ મેળવવા માટે ઑનલાઇન મશીન લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક જૂથો અને ફોરમમાં પણ જોડાઈ શકો છો.
એલએસઆરએસ મોનરાડ-ક્રોહન
⁶ĵએ ભૂલ ઘટાડવા માટે પાયથોન પ્રોગ્રામ જોવાનું ગમ્યું હશે. આગલા સ્તરમાં વજનના ફેરફારો માટે વિશેષ પસંદગી ગાંઠો