டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியல் - டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல்

பல்வேறு சிக்கல்களைத் தீர்க்க டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் வழிமுறையைப் பயன்படுத்த ஆர்வமுள்ள தொழில் வல்லுநர்கள் மற்றும் ஆர்வலர்களுக்காக இந்த டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியலை வடிவமைத்துள்ளேன். டென்சர்ஃப்ளோ என்பது ஒரு திறந்த மூல ஆழமான கற்றல் நூலகமாகும், இது கட்டிட மாதிரிகளுக்கான தரவு ஓட்ட வரைபடங்களின் கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. பல அடுக்குகளுடன் பெரிய அளவிலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க இது உங்களை அனுமதிக்கிறது.இந்த நூலகத்தின் பயன்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்வதும் ஒரு அடிப்படை பகுதியாகும் .இந்த டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியல் வலைப்பதிவில் விவாதிக்கப்படும் தலைப்புகள் பின்வருமாறு:

• டென்சர்ஃப்ளோ என்றால் என்ன
• டென்சர்ஃப்ளோ குறியீடு அடிப்படைகள்
• டென்சர்ஃப்ளோ யூஸ்கேஸ்

டென்சர்கள் என்றால் என்ன?

இந்த டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியலில், டென்சர்ஃப்ளோவைப் பற்றி பேசுவதற்கு முன், முதலில் புரிந்துகொள்வோம் டென்சர்கள் என்றால் என்ன . ஆழ்ந்த கற்றலில் தரவை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான ஒரு நடைமுறை தவிர டென்சர்கள் எதுவும் இல்லை.

மேலே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, டென்சர்கள் பல பரிமாண வரிசைகள் மட்டுமே, இது அதிக பரிமாணங்களைக் கொண்ட தரவைக் குறிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. பொதுவாக, ஆழ்ந்த கற்றல் நீங்கள் உயர் பரிமாண தரவுத் தொகுப்புகளைக் கையாளுகிறீர்கள், அங்கு பரிமாணங்கள் தரவுத் தொகுப்பில் இருக்கும் வெவ்வேறு அம்சங்களைக் குறிக்கின்றன. உண்மையில், 'டென்சர்ஃப்ளோ' என்ற பெயர் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் டென்சர்களில் செய்யும் செயல்பாடுகளிலிருந்து பெறப்பட்டது. இது உண்மையில் டென்சர்களின் ஓட்டம். டென்சர்கள் என்றால் என்ன என்பதை நீங்கள் புரிந்து கொண்டுள்ளதால், இந்த டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியலில் முன்னேறி புரிந்துகொள்வோம் - டென்சர்ஃப்ளோ என்றால் என்ன?

டென்சர்ஃப்ளோ என்றால் என்ன?

டென்சர்ஃப்ளோ என்பது பைத்தானை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு நூலகமாகும், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்த பல்வேறு வகையான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. முன்பு விவாதித்தபடி, டென்சர்ஃப்ளோ என்ற சொல் இரண்டு சொற்களால் ஆனது - டென்சர் & ஃப்ளோ:

டென்சர்ஃப்ளோவில், டென்சர் என்ற சொல் தரவின் பிரதிநிதித்துவத்தை பல பரிமாண வரிசைகளாகக் குறிக்கிறது, அதே சமயம் ஓட்டம் என்ற சொல் மேலே உள்ள படத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி டென்சர்களில் ஒருவர் செய்யும் செயல்பாடுகளின் வரிசையைக் குறிக்கிறது.

இப்போது டென்சர்ஃப்ளோவைப் பற்றிய போதுமான பின்னணியை நாங்கள் உள்ளடக்கியுள்ளோம்.

அடுத்து, இந்த டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியலில் டென்சர்ஃப்ளோ குறியீடு-அடிப்படைகள் பற்றி விவாதிப்போம்.

டென்சர்ஃப்ளோ டுடோரியல்: குறியீடு அடிப்படைகள்

அடிப்படையில், டென்சர்ஃப்ளோ நிரலை எழுதும் ஒட்டுமொத்த செயல்முறை இரண்டு படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தை உருவாக்குதல்
2. கணக்கீட்டு வரைபடத்தை இயக்குதல்

மேலே உள்ள இரண்டு படிகளையும் ஒவ்வொன்றாக விளக்குகிறேன்:

1. கணக்கீட்டு வரைபடத்தை உருவாக்குதல்

அதனால், கணக்கீட்டு வரைபடம் என்றால் என்ன? சரி, ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடம் என்பது வரைபடத்தில் முனைகளாக அமைக்கப்பட்ட டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகளின் தொடர். ஒவ்வொரு முனைகளும் 0 அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட டென்சர்களை உள்ளீடாக எடுத்து ஒரு டென்சரை வெளியீடாக உருவாக்குகின்றன. மூன்று முனைகளைக் கொண்ட எளிய கணக்கீட்டு வரைபடத்தின் உதாரணத்தை உங்களுக்கு தருகிறேன் - க்கு , b & c கீழே காட்டப்பட்டுள்ளது போல்:

மேலே உள்ள கணக்கீட்டு வரைபடத்தின் விளக்கம்:

• நிலையான முனைகள்பூஜ்ஜிய உள்ளீட்டை எடுக்கும் என்பதால் நிலையான மதிப்புகளை சேமிக்கப் பயன்படுகிறது, ஆனால் சேமிக்கப்பட்ட மதிப்புகளை வெளியீடாக உருவாக்குகிறது. மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில், a மற்றும் b ஆகியவை முறையே 5 மற்றும் 6 மதிப்புகளைக் கொண்ட நிலையான முனைகளாகும்.

• முனை c என்பது நிலையான முனை a ஐ b உடன் பெருக்கும் செயல்பாட்டைக் குறிக்கிறது. எனவே, முனை c ஐ இயக்குவதால் const node a & b இன் பெருக்கம் ஏற்படும்.

அடிப்படையில், ஒரு டென்சர்ஃப்ளோ திட்டத்தில் நடைபெறும் கணிதக் கணக்கீடுகளை கருத்தியல் செய்வதற்கான மாற்று வழியாக ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தை ஒருவர் நினைக்கலாம். ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தின் வெவ்வேறு முனைகளுக்கு ஒதுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் இணையாகச் செய்யப்படலாம், இதனால் கணக்கீடுகளின் அடிப்படையில் சிறந்த செயல்திறனை வழங்குகிறது.

இங்கே நாம் கணக்கீட்டை விவரிக்கிறோம், அது எதையும் கணக்கிடாது, அது எந்த மதிப்புகளையும் கொண்டிருக்கவில்லை, இது உங்கள் குறியீட்டில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள செயல்பாடுகளை வரையறுக்கிறது.

ஜாவாவில் திசையன் என்றால் என்ன

2. கணக்கீட்டு வரைபடத்தை இயக்குதல்

கணக்கீட்டு வரைபடத்தின் முந்தைய உதாரணத்தை எடுத்து அதை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம். முந்தைய எடுத்துக்காட்டின் குறியீடு பின்வருமாறு:

எடுத்துக்காட்டு 1:

டென்சர்ஃப்ளோவை tf ஆக இறக்குமதி செய்க # ஒரு வரைபடத்தை உருவாக்கு a = tf.constant (5.0) b = tf.constant (6.0) c = a * b

இப்போது, ​​முனை c இன் வெளியீட்டைப் பெற, நாம் ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தை இயக்க வேண்டும் அமர்வு . அமர்வு வரைபட செயல்பாடுகளை CPU கள் அல்லது GPU கள் போன்ற சாதனங்களில் வைக்கிறது மற்றும் அவற்றை இயக்க வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.

ஒரு அமர்வு டென்சர்ஃப்ளோ இயக்க நேரத்தின் கட்டுப்பாட்டையும் நிலையையும் இணைக்கிறது, அதாவது இது அனைத்து செயல்பாடுகளும் செய்யப்படும் வரிசையைப் பற்றிய தகவல்களைச் சேமித்து, ஏற்கனவே கணக்கிடப்பட்ட செயல்பாட்டின் முடிவை குழாயின் அடுத்த செயல்பாட்டிற்கு அனுப்பும். மேலே உள்ள கணக்கீட்டு வரைபடத்தை ஒரு அமர்வுக்குள் எவ்வாறு இயக்குவது என்பதைக் காண்பிக்கிறேன் (குறியீட்டின் ஒவ்வொரு வரியின் விளக்கமும் ஒரு கருத்தாக சேர்க்கப்பட்டுள்ளது):

# அமர்வு பொருளை உருவாக்கவும் sess = tf.Session () # ஒரு அமர்வுக்குள் வரைபடத்தை இயக்கவும் மற்றும் வெளியீட்டை ஒரு மாறி வெளியீட்டில் சேமிக்கவும்_c = sess.run (c) # கணு c அச்சின் வெளியீட்டை அச்சிடு (output_c) # அமர்வை மூடுக சில ஆதாரங்களை விடுவிக்கவும் sess.close ()

 வெளியீடு: 30

எனவே, இது அமர்வு மற்றும் ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தை இயக்குவது பற்றியது. இப்போது, ​​டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியை உருவாக்கும்போது நாம் விரிவாகப் பயன்படுத்தும் மாறிகள் மற்றும் ஒதுக்கிடங்களைப் பற்றி பேசலாம்.

மாறிலிகள், ஒதுக்கிட மற்றும் மாறிகள்

டென்சர்ஃப்ளோவில், ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் வெவ்வேறு அளவுருக்களைக் குறிக்க மாறிலிகள், ஒதுக்கிடங்கள் மற்றும் மாறிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நான் ஏற்கனவே மாறிலிகளைப் பற்றி விவாதித்தேன், நான் ஒதுக்கிடங்களுடன் தொடங்குவேன்.

ஒதுக்கிடதாரர்:

ஒரு டென்சர்ஃப்ளோ மாறிலி ஒரு மதிப்பைச் சேமிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது, ஆனால், உங்கள் முனைகள் இயக்கத்தில் உள்ளீடுகளை எடுக்க விரும்பினால் என்ன செய்வது? இந்த வகையான செயல்பாட்டிற்கு, ஒதுக்கிடங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது உங்கள் வரைபடத்தை வெளிப்புற உள்ளீடுகளை அளவுருக்களாக எடுக்க அனுமதிக்கிறது. அடிப்படையில், ஒரு ஒதுக்கிடமானது பின்னர் அல்லது இயக்க நேரத்தில் ஒரு மதிப்பை வழங்குவதற்கான வாக்குறுதியாகும். விஷயங்களை எளிமையாக்க ஒரு உதாரணம் தருகிறேன்:

tensorflow ஐ tf ஆக இறக்குமதி செய்க # ஒதுக்கிடங்களை உருவாக்குதல் a = tf. ஒதுக்கிட (tf.float32) b = tf. placeholder (tf.float32) # பெருக்கல் செயல்பாட்டை ஒதுக்குதல் w.r.t. a & ampamp b to node mul mul = a * b # அமர்வு பொருளை உருவாக்கு sess = tf.Session () # a மற்றும் b க்கு முறையே [1, 3] [2, 4] மதிப்புகளை கடந்து mul ஐ செயல்படுத்துகிறது output = sess.run ( mul, {a: [1,3], b: [2, 4] print) அச்சு ('ab:', வெளியீடு)

 வெளியீடு: [2. 12.]

நினைவில் கொள்ள வேண்டிய புள்ளிகள் ஒதுக்கிடங்கள்:

• ஒதுக்கிடங்கள் துவக்கப்படவில்லை மற்றும் தரவு இல்லை.
• இயக்க நேரத்தில் கருதப்படும் ஒதுக்கிடத்திற்கு ஒருவர் உள்ளீடுகள் அல்லது ஊட்டங்களை வழங்க வேண்டும்.
• உள்ளீடு இல்லாமல் ஒரு ஒதுக்கிடத்தை இயக்குவது பிழையை உருவாக்குகிறது.

இப்போது, ​​முன்னேறி புரிந்துகொள்வோம் - மாறிகள் என்றால் என்ன?

c ++ கோட்டோ லேபிள்

மாறிகள்

ஆழ்ந்த கற்றலில், உங்கள் மாதிரி அல்லது வரைபடத்தில் தன்னிச்சையான உள்ளீடுகளை எடுக்க ஒதுக்கிடங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. உள்ளீட்டை எடுப்பதைத் தவிர, புதிய வெளியீடுகளை உருவாக்கக்கூடிய வரைபடத்தையும் நீங்கள் மாற்ற வேண்டும் w.r.t. அதே உள்ளீடுகள். இதற்காக நீங்கள் மாறிகளைப் பயன்படுத்துவீர்கள். சுருக்கமாக, பயிற்சியளிக்கக்கூடிய வரைபடத்தில் அத்தகைய அளவுருக்கள் அல்லது முனையைச் சேர்க்க ஒரு மாறி உங்களை அனுமதிக்கிறது, அதாவது ஒரு காலகட்டத்தில் மதிப்பை மாற்ற முடியும். கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி அவற்றின் ஆரம்ப மதிப்பு மற்றும் வகையை வழங்குவதன் மூலம் மாறிகள் வரையறுக்கப்படுகின்றன:

var = tf.Variable ([0.4], dtype = tf.float32)

குறிப்பு:

• நீங்கள் தரவு வகையை வெளிப்படையாக வழங்கவில்லை எனில், துவக்க மதிப்பிலிருந்து நிலையான / மாறியின் வகையை டென்சர்ஃப்ளோ ஊகிக்கும்.
• டென்சர்ஃப்ளோ அதன் சொந்த தரவு வகைகளைப் போன்றது tf.float32 , tf.int32 முதலியன அவை அனைத்தையும் நீங்கள் குறிப்பிடலாம் இங்கே .

நீங்கள் அழைக்கும்போது மாறிலிகள் துவக்கப்படுகின்றன tf.constant , அவற்றின் மதிப்பு ஒருபோதும் மாறாது. மாறாக, நீங்கள் அழைக்கும்போது மாறிகள் துவக்கப்படுவதில்லை tf. மாறக்கூடியது . டென்சர்ஃப்ளோ நிரலில் அனைத்து மாறிகளையும் துவக்க, நீங்கள் வேண்டும் கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி ஒரு சிறப்பு செயல்பாட்டை வெளிப்படையாக அழைக்கவும்:

init = tf.global_variables_initializer () sess.run (init)

முதல் முறையாக ஒரு வரைபடத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு ஒரு மாறி துவக்கப்பட வேண்டும் என்பதை எப்போதும் நினைவில் கொள்ளுங்கள்.

குறிப்பு: டென்சர்ஃப்ளோ மாறிகள் டென்சர்களைக் கொண்டிருக்கும் மெமரி பஃப்பர்களாக இருக்கின்றன, ஆனால் சாதாரண டென்சர்களைப் போலல்லாமல் ஒரு வரைபடம் இயங்கும் போது உடனடியாக நிறுவப்பட்டு பின்னர் உடனடியாக நீக்கப்படும், மாறிகள் ஒரு வரைபடத்தின் பல மரணதண்டனைகளில் உயிர்வாழும்.

இப்போது நாங்கள் டென்சர்ஃப்ளோவின் போதுமான அடிப்படைகளை உள்ளடக்கியுள்ளோம், டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு நேரியல் பின்னடைவு மாதிரியை எவ்வாறு செயல்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம்.

டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி நேரியல் பின்னடைவு மாதிரி

கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி நேரியல் பின்னடைவு சமன்பாட்டைப் பயன்படுத்தி மற்றொரு மாறிகள் (இன்டிபென்டன்ட் வேரியபிள்) அறியப்பட்ட மதிப்பிலிருந்து ஒரு மாறி (சார்பு மாறி) அறியப்படாத மதிப்பைக் கணிக்க லீனியர் ரிகிரேஷன் மாதிரி பயன்படுத்தப்படுகிறது:

எனவே, ஒரு நேரியல் மாதிரியை உருவாக்க, உங்களுக்கு இது தேவை:

1. சார்பு அல்லது வெளியீட்டு மாறி (Y)
2. சாய்வு மாறுபாடு (w)
3. ஒய் - இடைமறிப்பு அல்லது சார்பு (ஆ)
4. சுயாதீனமான அல்லது உள்ளீட்டு மாறி (எக்ஸ்)

எனவே, டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி நேரியல் மாதிரியை உருவாக்கத் தொடங்குவோம்:

சதுரத்தில் செயல்பாடு என்ன

கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ள பொத்தானைக் கிளிக் செய்வதன் மூலம் குறியீட்டை நகலெடுக்கவும்:

# 0.4 W = tf.Variable ([. 4], tf.float32) என ஆரம்ப மதிப்புடன் அளவுரு சாய்வு (W) க்கான மாறினை உருவாக்குதல் # அளவுரு சார்பு (b) க்கான தொடக்க மாறியை -0.4 b = tf.Variable ( [-0.4], tf.float32) # xx = tf.placeholder (tf.float32) ஆல் குறிக்கப்படும் உள்ளீடு அல்லது சுயாதீன மாறியை வழங்குவதற்கான இருப்பிடங்களை உருவாக்குதல் # நேரியல் பின்னடைவின் சமன்பாடு நேரியல்_மாடல் = W * x + b # அனைத்து மாறிகளையும் துவக்குகிறது sess = tf.Session () init = tf.global_variables_initializer () sess.run (init) # வெளியீட்டை கணக்கிட பின்னடைவு மாதிரியை இயக்குகிறது வழங்கப்பட்ட x மதிப்புகள் அச்சிட (sess.run (நேரியல்_மாடல் {x: [1, 2, 3, 4]}))

வெளியீடு:

[0. 0.40000001 0.80000007 1.20000005]

மேலே கூறப்பட்ட குறியீடு பின்னடைவு மாதிரியை செயல்படுத்துவதற்குப் பின்னால் உள்ள அடிப்படை யோசனையை பிரதிபலிக்கிறது, அதாவது வெளியீட்டைப் பெற பின்னடைவு வரியின் சமன்பாட்டை நீங்கள் எவ்வாறு பின்பற்றுகிறீர்கள். உள்ளீட்டு மதிப்புகளின் தொகுப்பு. ஆனால், இந்த மாதிரியில் முழுமையான பின்னடைவு மாதிரியாக மாற்ற இன்னும் இரண்டு விஷயங்கள் சேர்க்கப்பட உள்ளன:

• முதலாவதாக, கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீடுகள் மற்றும் அந்தந்த வெளியீடுகளின் அடிப்படையில் எங்கள் மாதிரி தானாகவே பயிற்சி பெறக்கூடிய ஒரு பொறிமுறையை நாங்கள் வழங்க வேண்டும்.
• நமக்குத் தேவையான இரண்டாவது விஷயம் என்னவென்றால், எங்கள் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை அதன் வெளியீட்டை விரும்பிய அல்லது இலக்கு வெளியீட்டோடு ஒப்பிட்டு குறிப்பிட்ட x மதிப்புகளின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் சரிபார்க்க வேண்டும்.

பின்னடைவு மாதிரிக்கான எனது குறியீட்டில் மேலே கூறப்பட்ட செயல்பாடுகளை எவ்வாறு இணைப்பது என்பதை இப்போது புரிந்துகொள்வோம்.

இழப்பு செயல்பாடு - மாதிரி சரிபார்ப்பு

ஒரு இழப்பு செயல்பாடு மாதிரியின் தற்போதைய வெளியீடு விரும்பிய அல்லது இலக்கு வெளியீட்டில் இருந்து எவ்வளவு தூரம் என்பதை அளவிடுகிறது. எனது நேரியல் பின்னடைவு மாதிரிக்கு பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் இழப்புச் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவேன். எஸ்எஸ்இ கணக்கிடப்பட்ட w.r.t. மாதிரி வெளியீடு (நேரியல்_மாடல் மூலம் பிரதிநிதித்துவம்) மற்றும் விரும்பிய அல்லது இலக்கு வெளியீடு (y) என:

y = tf.placeholder (tf.float32) பிழை = நேரியல்_மாடல் - y squared_errors = tf.square (பிழை) இழப்பு = tf.reduce_sum (squared_errors) அச்சு (sess.run (இழப்பு, {x: [1,2,3,4 ], y: [2, 4, 6, 8]})

 வெளியீடு: 90.24

நீங்கள் பார்க்க முடியும் என, நாங்கள் அதிக இழப்பு மதிப்பைப் பெறுகிறோம். எனவே, நாம் பெறும் பிழையைக் குறைக்க எங்கள் எடைகள் (W) மற்றும் சார்பு (b) ஆகியவற்றை சரிசெய்ய வேண்டும்.

டிf.train API - மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்

டென்சர்ஃப்ளோ வழங்குகிறது உகப்பாக்கிகள் இழப்பு செயல்பாடு அல்லது பிழையைக் குறைக்க ஒவ்வொரு மாறியையும் மெதுவாக மாற்றும். எளிமையான உகப்பாக்கி சாய்வு வம்சாவளி . ஒவ்வொரு மாறியையும் அந்த மாறியைப் பொறுத்து இழப்பின் வழித்தோன்றலின் அளவிற்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கிறது.

# சாய்வு வம்சாவளி உகப்பாக்கி உகப்பாக்கி = tf.train.GradientDescentOptimizer (0.01) ரயில் = உகப்பாக்கி. நான் வரம்பில் (1000) குறைக்க (இழப்பு): sess.run (ரயில், {x: [1, 2, 3, 4], y: [2, 4, 6, 8]}) அச்சு (sess.run ([W, b]))

 வெளியீடு: [வரிசை ([1.99999964], dtype = float32), வரிசை ([9.86305167e-07], dtype = float32)]

எனவே, டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு நேரியல் மாதிரியை உருவாக்கி, விரும்பிய வெளியீட்டைப் பெற அதைப் பயிற்றுவிக்கவும்.

ஆழமான கற்றல் பற்றி இப்போது உங்களுக்குத் தெரியும், பாருங்கள் உலகெங்கிலும் பரவியுள்ள 250,000 க்கும் மேற்பட்ட திருப்தியான கற்றவர்களின் வலைப்பின்னலுடன் நம்பகமான ஆன்லைன் கற்றல் நிறுவனமான எடுரேகாவால். டென்சர்ஃப்ளோ சான்றிதழ் பயிற்சி வகுப்போடு எடூரெகா ஆழமான கற்றல், சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாடு, ஆட்டோ-குறியாக்கி நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், கட்டுப்படுத்தப்பட்ட போல்ட்ஜ்மேன் இயந்திரம் (ஆர்.பி.எம்) போன்ற கருத்தாக்கங்களுடன் நிகழ்நேர திட்டங்கள் மற்றும் பணிகளைப் பயன்படுத்தி அடிப்படை மற்றும் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் நிபுணத்துவம் பெற உதவுகிறது.

எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், நாங்கள் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம்.