خلاصہ
یہ کوڈ پیٹرن بتاتا ہے کہ PyTorch اور ڈیپ لرننگ نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے امریکن سائن لینگوئج (ASL) حروف تہجی کی درجہ بندی کیسے کی جائے۔ یہ PyTorch ماڈلز چڑیا گھر سے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کا استعمال کرتا ہے اور نیٹ ورک کے آخری حصے کو دوبارہ تربیت دیتا ہے۔
Description
کوڈ پیٹرن PyTorch کا استعمال کرتے ہوئے گہرے سیکھنے کے ماڈل کو تیار کرنے اور تربیت دینے کے لیے تصاویر کو 29 کلاسز (26 ASL حروف تہجی، اسپیس، ڈیل، اور کچھ نہیں) میں درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے، جسے بعد میں سننے والے لوگوں کو دوسروں کے ساتھ بات چیت کرنے میں مدد کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کمپیوٹر کے ساتھ کے طور پر. پیٹرن ایک پہلے سے تربیت یافتہ موبائل نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے، ایک درجہ بندی کی وضاحت کرتا ہے، اور اسے نیٹ ورک سے جوڑتا ہے۔ اس کے بعد یہ اس درجہ بندی کو ڈیٹا سیٹ پر نیٹ ورک کے کچھ آخری بلاکس کے ساتھ تربیت دیتا ہے۔ پیٹرن تیز تر تربیت کے لیے IBM® Watson™ Studio میں Python اور GPU ماحول کا استعمال کرتا ہے، جو آپ کو اپنے ماڈل کو ڈاؤن لوڈ، دریافت، تعمیر اور تربیت دینے کی اجازت دیتا ہے۔ متعلق مزید پڑھئے واٹسن اسٹوڈیو کے ماحول دستیاب ہیں۔.
اس پیٹرن کو مکمل کرنے کے بعد، آپ سمجھتے ہیں کہ کیسے:
- Kaggle سے ڈیٹا سیٹ حاصل کریں۔
- ڈیٹا کو دریافت کریں اور ٹریننگ سے پہلے تصاویر کو پری پروسیس کرنے کے لیے ٹرانسفارمرز کی وضاحت کریں۔
- 29 آؤٹ پٹ کی آؤٹ پٹ پرت رکھنے کے لیے ایک درجہ بندی کی وضاحت کریں۔
- نیٹ ورک کے آخری بلاکس کو اس درجہ بندی کے ساتھ تربیت دیں جس کی وضاحت کی گئی ہے۔
- تربیت یافتہ ماڈل کی جانچ کریں۔
روانی
- واٹسن اسٹوڈیو میں لاگ ان کریں۔
- اپنے Kaggle API کی اسناد حاصل کریں۔
- واٹسن اسٹوڈیو میں Jupyter نوٹ بک چلائیں۔
ہدایات
میں تفصیلی اقدامات حاصل کریں۔ پڑھنا فائل وہ اقدامات دکھاتے ہیں کہ کیسے:
- واٹسن اسٹوڈیو کے لیے سائن اپ کریں۔
- ایک نیا پروجیکٹ بنائیں۔
- نوٹ بک بنائیں۔
- نوٹ بک چلائیں۔
- اپنے ماڈل کی جانچ کریں۔
