_शुरू करने से पहले, यदि आप इस लेख को पढ़ रहे हैं, तो मुझे यकीन है कि हम समान हितों को साझा करते हैं और समान उद्योगों में हैं/होंगे। तो आइए के माध्यम से जुड़ें Linkedin ! कृपया संपर्क अनुरोध भेजने में संकोच न करें! _ ओरहान जी. याल्सिन — लिंक्डइन
यदि आप उच्च सटीकता के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की कोशिश कर रहे हैं; लेकिन कभी भी ट्रांसफर लर्निंग की कोशिश नहीं की, यह लेख आपके जीवन को बदल देगा। कम से कम, इसने मेरा किया!
हम में से अधिकांश ने तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें समझने के लिए पहले से ही कई मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल की कोशिश की है। ये ट्यूटोरियल कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें समझने में बहुत मददगार थे जैसे आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क , संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क , बत्तख , तथा ऑटोएन्कोडर . लेकिन, उनका मुख्य कार्य आपको वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन के लिए तैयार करना था।
अब, यदि आप गहरी शिक्षा का उपयोग करने वाली एआई प्रणाली बनाने की योजना बना रहे हैं, तो आपके पास या तो (i) प्रशिक्षण के लिए बहुत बड़ा बजट होना चाहिए और आपके पास उत्कृष्ट एआई शोधकर्ता होंगे या (ii) स्थानांतरण सीखने से लाभ उठाना होगा।
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ट्रांसफर लर्निंग के साथ कंप्यूटर विज़न के लिए उपयोग करने के लिए 4 पूर्व-प्रशिक्षित सीएनएन मॉडल
ट्रांसफर लर्निंग के साथ कंप्यूटर विज़न के लिए उपयोग करने के लिए 4 पूर्व-प्रशिक्षित सीएनएन मॉडल। ट्रांसफर लर्निंग के साथ कंप्यूटर विज़न की समस्याओं से निपटने के लिए अत्याधुनिक पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का उपयोग करना