ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சூழலில் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். பிரபலமான ஆழமான கற்றல் நூலகமான TensorFlow இல், ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளால் எளிதாக செயலாக்கக்கூடிய வடிவத்தில் வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவைக் குறிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறையாகும். இல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ ஆழமான கற்றல் நூலகம், TFLearn
கிளவுட் ஷெல்லை எவ்வாறு கட்டமைப்பது?
Google கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மில் (GCP) கிளவுட் ஷெல்லை உள்ளமைக்க, நீங்கள் சில படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். கிளவுட் ஷெல் என்பது இணைய அடிப்படையிலான, ஊடாடும் ஷெல் சூழலாகும், இது முன்பே நிறுவப்பட்ட கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களுடன் ஒரு மெய்நிகர் இயந்திரத்திற்கு (VM) அணுகலை வழங்குகிறது. உங்கள் GCP வளங்களை நிர்வகிக்கவும், தேவையில்லாமல் பல்வேறு பணிகளைச் செய்யவும் இது உங்களை அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி உடன் தொடங்குதல், கிளவுட் ஷெல்
Google Cloud Console மற்றும் Google Cloud Platform ஐ எவ்வாறு வேறுபடுத்துவது?
கூகுள் கிளவுட் கன்சோல் மற்றும் கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் ஆகியவை கூகுள் கிளவுட் சேவைகளின் பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் உள்ள இரண்டு வேறுபட்ட கூறுகள். அவை நெருங்கிய தொடர்புடையதாக இருந்தாலும், கூகுள் கிளவுட் சூழலை திறம்பட வழிநடத்தவும் பயன்படுத்தவும் அவற்றுக்கிடையேயான வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கூகுள் கிளவுட் கன்சோல், GCP கன்சோல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், அறிமுகங்கள், ஜி.சி.பி கன்சோல் சுற்றுப்பயணம்
தரவைக் குறிக்கும் அம்சங்கள் எண் வடிவத்தில் இருக்க வேண்டுமா மற்றும் அம்ச நெடுவரிசைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்பட வேண்டுமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கிளவுட்டில் உள்ள பயிற்சி மாதிரிகளுக்கான பெரிய தரவுகளின் பின்னணியில், கற்றல் செயல்முறையின் வெற்றியில் தரவின் பிரதிநிதித்துவம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தனிப்பட்ட அளவிடக்கூடிய பண்புகள் அல்லது தரவின் பண்புகளான அம்சங்கள், பொதுவாக அம்ச நெடுவரிசைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன. அது இருக்கும் போது
இயந்திர கற்றலில் கற்றல் விகிதம் என்ன?
இயந்திர கற்றலின் சூழலில் கற்றல் விகிதம் ஒரு முக்கியமான மாதிரி சரிப்படுத்தும் அளவுருவாகும். முந்தைய பயிற்சிப் படியிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவலின் அடிப்படையில், ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படியிலும் படி அளவை இது தீர்மானிக்கிறது. கற்றல் விகிதத்தை சரிசெய்வதன் மூலம், பயிற்சி தரவு மற்றும் மாதிரியிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் விகிதத்தை நாம் கட்டுப்படுத்தலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையே வழக்கமாக பரிந்துரைக்கப்படும் தரவு 80% முதல் 20% வரை பிரிக்கப்படுகிறதா?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையிலான வழக்கமான பிளவு நிலையானது அல்ல மேலும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்து மாறுபடும். இருப்பினும், பொதுவாக 70-80% தரவை பயிற்சிக்காக ஒதுக்கவும், மீதமுள்ள பகுதியை மதிப்பீட்டிற்காக ஒதுக்கவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது, இது சுமார் 20-30% இருக்கும். இந்தப் பிளவு அதை உறுதி செய்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சி செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். திறமையான பயிற்சி செயல்முறைகளை செயல்படுத்தி சேமிப்பிலிருந்து கணினியை துண்டிக்க அனுமதிக்கும் சிறப்பு தீர்வுகளை Google வழங்குகிறது. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற இந்தத் தீர்வுகள், முன்னேறுவதற்கான விரிவான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) என்பது, விநியோகிக்கப்பட்ட மற்றும் இணையான முறையில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இருப்பினும், இது தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்தல் மற்றும் உள்ளமைவை வழங்காது, அல்லது மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் அது வளத்தை நிறுத்தாது. இந்த பதிலில், நாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஒரு பொதுவான நடைமுறையாகும். இருப்பினும், பயிற்சிச் செயல்பாட்டின் போது தரவுத்தொகுப்பின் அளவு சவால்கள் மற்றும் சாத்தியமான விக்கல்களை ஏற்படுத்தும் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான சாத்தியக்கூறுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்
CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
ஒரு பதிப்பை உருவாக்க CMLE (கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜின்) ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிடுவது அவசியம். இந்த தேவை பல காரணங்களுக்காக முக்கியமானது, இது இந்த பதிலில் விரிவாக விளக்கப்படும். முதலில், "ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரி" என்றால் என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம். CMLE இன் சூழலில், ஒரு ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரி