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PyTorch/TensorFlow के साथ वर्गीकरण

AI for Beginners Curriculum से लैब असाइनमेंट।

कार्य

PyTorch या TensorFlow का उपयोग करके दो वर्गीकरण समस्याओं को हल करें, जिनमें सिंगल और मल्टी-लेयर्ड फुली-कनेक्टेड नेटवर्क शामिल हैं:

  1. Iris वर्गीकरण समस्या - यह एक ऐसा उदाहरण है जिसमें टेबलर इनपुट डेटा होता है, जिसे पारंपरिक मशीन लर्निंग द्वारा संभाला जा सकता है। आपका लक्ष्य 4 संख्यात्मक पैरामीटर के आधार पर इरिस को 3 वर्गों में वर्गीकृत करना होगा।
  2. MNIST हस्तलिखित अंकों की वर्गीकरण समस्या, जिसे हमने पहले देखा है।

सर्वोत्तम सटीकता प्राप्त करने के लिए विभिन्न नेटवर्क आर्किटेक्चर का प्रयास करें।

प्रारंभिक नोटबुक

लैब शुरू करने के लिए LabFrameworks.ipynb खोलें।

अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।