ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರಿಗೆ ಕೆಂಪು ದೀಪದಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ ನಿಮ್ಮ ಮುಖವನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದ್ದೀರಾ?
ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಸಿಎನ್ಎನ್ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ.
CNN ಅನ್ನು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಅದು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರು ಕಡೆಗಣಿಸುವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು!
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು CNN ಅನ್ನು ಎಕ್ಸ್ಪ್ಲೋರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸಂದರ್ಭ. ಈ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶವು ನಮಗೆ ಏನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ!
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಲಿಯಲು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನೇಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ಅದು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಏಕೆ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ?
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ.
ಅವರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಇತರವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಾರೆ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅವರು "ನೋಡುವ" ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಾವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
CNN ಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕಣ್ಣುಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಪರಿಸರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ!
ಮೆದುಳಿನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ
ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮೆದುಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ತಮ್ಮ ಸ್ಫೂರ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. CNN ಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು, ಅಥವಾ ನೋಡ್ಗಳು, ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ, ಮೆದುಳಿನ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ದೇಹದಾದ್ಯಂತ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ.
ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್
ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ ನರಮಂಡಲ ಚಿತ್ರ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಂತಹ ಅರೇಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. CNN ಗಳಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ನಂತೆ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು
CNN ಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳಿವೆ, ಇದು ಚಿತ್ರದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಗಣಿತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದ, ಸರಿಪಡಿಸಿದ ರೇಖೀಯ ಘಟಕಗಳು, ಪೂಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಲೇಯರ್ಗಳಿವೆ.
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಲೇಯರ್
ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮೊದಲ ಲೇಯರ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಲೇಯರ್ ಆಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವು ಚಿತ್ರದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ.
ನಂತರ ಪೂಲಿಂಗ್
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಲು ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇದು ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ರೆಕ್ಟಿಫೈಡ್ ಲೀನಿಯರ್ ಯುನಿಟ್ ಲೇಯರ್ (ReLU)
ಮಾದರಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದತೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ReLU ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಪದರದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಈ ಲೇಯರ್ನಿಂದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡ ಲೇಯರ್
ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಲೇಯರ್ ಐಟಂ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿ ಅನನ್ಯ ID ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
CNNಗಳು ಫೀಡ್ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಾಗಿವೆ
ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಹರಿಯುತ್ತದೆ. ಅವರ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಮೆದುಳಿನ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೂಲಭೂತ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೋಶಗಳ ಪರ್ಯಾಯ ಪದರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಬೆಕ್ಕನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
"ಇಲ್ಲೊಂದು ಬೆಕ್ಕು" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿರುವಾಗ ನೀವು ಅದಕ್ಕೆ ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೀರಿ. ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಸಾಕಷ್ಟು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮೊನಚಾದ ಕಿವಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೀಸೆಗಳಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಿಎನ್ಎನ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಸಾಕಷ್ಟು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, CNN ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರದೇಶಗಳಂತಹ ಸಣ್ಣ ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ನೋಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, CNN ನ ಆರಂಭಿಕ ಪದರವು ಅಂಚುಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲೆಗಳಂತಹ ಮೂಲಭೂತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಟೆಕಶ್ಚರ್ಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮುಂದಿನ ಪದರವು ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಪದರಗಳು ಆ ಗುಣಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗೌರವಿಸುತ್ತವೆ. ಬೆಕ್ಕುಗಳು, ಮುಖಗಳು ಅಥವಾ ಇನ್ನಾವುದೇ ಆಗಿರಲಿ, ಅದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದು ಬಹಳ ಪ್ರವೀಣರಾಗುವವರೆಗೆ ಅದು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
ಎ ಪವರ್ಫುಲ್ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಟೂಲ್: ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಶನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದವು
ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿವೆ. ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರಿಂದ, ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ CNN ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದೆ.
ಅವರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು, ಅವರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಚಿತ್ರದ ಯಾವುದೇ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು
ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು CNN ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರು ಚಿತ್ರದ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳದಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.
"ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಸ್ಥಿರತೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮಾನವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವೇಗ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ
CNNಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಪೂಲಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಅವರು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಅನೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳು CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ; ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವೀಡಿಯೊ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಅವರು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಗೆಲಕ್ಸಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ.
ನಿಜ ಜೀವನದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಗೂಗಲ್ ಪಿಕ್ಚರ್ಸ್ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಜನರು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ CNN ಗಳ ಒಂದು ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. ಮೇಲಾಗಿ, ಆಕಾಶ ನೀಲಿ ಮತ್ತು ಅಮೆಜಾನ್ CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ API ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಆನ್ಲೈನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವೇದಿಕೆಯಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ NVIDIA ಅಂಕೆಗಳು.
ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಒಬ್ಬರ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ CNN ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಯೋಚಿಸಬಹುದು.
ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಒಂದು ಆಕರ್ಷಕ ಉದ್ಯಮವಾಗಿದ್ದು, ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು ಮಹತ್ವದ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, X- ಕಿರಣಗಳು ಮತ್ತು MRI ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ರೋಗಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅವರು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದ್ದು, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ CNN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವಾಹನಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೊಬೈಲ್ ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಸಿಎನ್ಎನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಧರಿಸಬಹುದಾದಂತಹ ಕಡಿಮೆ-ಶಕ್ತಿಯ ಗ್ಯಾಜೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದು ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ