செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் அதிக எண்ணிக்கையிலான மாதிரி சேர்க்கைகளுடன் பணிபுரியும் போது - பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் மூலம் ஆழமான கற்றல் - டென்சர்போர்டு - டென்சர்போர்டுடன் மேம்படுத்துதல், திறமையான பரிசோதனை மற்றும் மாதிரித் தேர்வை உறுதிசெய்ய தேர்வுமுறை செயல்முறையை எளிதாக்குவது அவசியம். இந்த பதிலில், இந்த இலக்கை அடைய பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் உத்திகளை நாங்கள் ஆராய்வோம்.
1. கட்டம் தேடல்:
கிரிட் தேடல் என்பது ஹைப்பர் பாராமீட்டர் உகப்பாக்கத்திற்கான ஒரு பிரபலமான நுட்பமாகும். இது சாத்தியமான ஹைப்பர் பாராமீட்டர் மதிப்புகளின் கட்டத்தை வரையறுப்பது மற்றும் சாத்தியமான அனைத்து சேர்க்கைகள் மூலம் முழுமையாக தேடுவதையும் உள்ளடக்கியது. இந்த அணுகுமுறை ஒவ்வொரு மாதிரி உள்ளமைவையும் மதிப்பீடு செய்து சிறந்த செயல்திறன் கொண்ட ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்க அனுமதிக்கிறது. கிரிட் தேடல் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலையுயர்ந்ததாக இருந்தாலும், சிறிய ஹைப்பர்பாராமீட்டர் இடைவெளிகளுக்கு இது பொருத்தமானது.
உதாரணமாக:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. சீரற்ற தேடல்:
ரேண்டம் தேடல் என்பது கிரிட் தேடலுக்கு மாற்றாகும், இது ஹைப்பர்பாராமீட்டர் தேர்வுமுறைக்கு மிகவும் திறமையான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. அனைத்து சேர்க்கைகளையும் முழுமையாகத் தேடுவதற்குப் பதிலாக, ரேண்டம் தேடல் தோராயமாக மதிப்பிடுவதற்கு ஹைப்பர்பாராமீட்டர் உள்ளமைவுகளின் துணைக்குழுவைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. ஹைப்பர் பாராமீட்டர் இடம் பெரியதாக இருக்கும்போது இந்த நுட்பம் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் இது தேடல் இடத்தை அதிக கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
உதாரணமாக:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. பேய்சியன் உகப்பாக்கம்:
பேய்சியன் ஆப்டிமைசேஷன் என்பது ஒரு தொடர் மாதிரி அடிப்படையிலான உகப்பாக்கம் நுட்பமாகும், இது ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் உகந்த தொகுப்பைத் திறமையாகத் தேட பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அணுகுமுறை புறநிலை செயல்பாட்டின் ஒரு நிகழ்தகவு மாதிரியை உருவாக்குகிறது மற்றும் மதிப்பிடுவதற்கு மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய உயர் அளவுகோல்களைத் தேர்ந்தெடுக்க அதைப் பயன்படுத்துகிறது. கவனிக்கப்பட்ட முடிவுகளின் அடிப்படையில் மாதிரியை மீண்டும் மீண்டும் புதுப்பிப்பதன் மூலம், பேய்சியன் ஆப்டிமைசேஷன் தேடல் இடத்தின் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய பகுதிகளை ஆராய்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது விரைவான ஒருங்கிணைப்புக்கு வழிவகுக்கிறது.
உதாரணமாக:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. தானியங்கு ஹைபர்பாராமீட்டர் டியூனிங்:
ஆட்டோஎம்எல் போன்ற தானியங்கு ஹைபர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங் நுட்பங்கள், ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ஆப்டிமைசேஷனுக்கு மிகவும் கைகொடுக்கும் அணுகுமுறையை வழங்குகின்றன. இந்தக் கருவிகள் மேம்பட்ட அல்காரிதங்களைத் தானாகவே சிறந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களைத் தேடுகின்றன, பெரும்பாலும் பல தேர்வுமுறை உத்திகளை இணைக்கின்றன. குறிப்பாக சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் பெரிய ஹைபர்பாராமீட்டர் இடைவெளிகளுக்கு, அவை தேர்வுமுறை செயல்முறையை கணிசமாக எளிதாக்கலாம்.
உதாரணமாக:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. இணையாக்கம் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி:
அதிக எண்ணிக்கையிலான மாதிரி சேர்க்கைகளைக் கையாளும் போது, இணையாக்கம் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் தேர்வுமுறை செயல்முறையை கணிசமாக துரிதப்படுத்தும். GPUகள் அல்லது இயந்திரங்களின் கொத்து போன்ற பல கணக்கீட்டு வளங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஒரே நேரத்தில் பல மாதிரிகளை மதிப்பீடு செய்ய முடியும். இந்த அணுகுமுறை ஒட்டுமொத்த தேர்வுமுறை நேரத்தை குறைக்கிறது மற்றும் ஹைபர்பாராமீட்டர் இடத்தை இன்னும் விரிவான ஆய்வுக்கு அனுமதிக்கிறது.
உதாரணமாக:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
அதிக எண்ணிக்கையிலான சாத்தியமான மாதிரி சேர்க்கைகளுடன் பணிபுரியும் போது, செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த தேர்வுமுறை செயல்முறையை எளிதாக்குவது முக்கியம். கிரிட் சர்ச், ரேண்டம் சர்ச், பேய்சியன் ஆப்டிமைசேஷன், ஆட்டோமேட்டட் ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங் மற்றும் பேரலலலைசேஷன் போன்ற நுட்பங்கள் அனைத்தும் தேர்வுமுறை செயல்முறையை சீராக்குவதற்கும் மாடல்களின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் பங்களிக்க முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல்:
- CNN இல் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்கின் பங்கு என்ன?
- CNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது?
- CNNகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் Backpropagation இன் நோக்கம் என்ன?
- அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைக்க பூலிங் எவ்வாறு உதவுகிறது?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (CNNs) அடிப்படைப் படிகள் என்னென்ன?
- ஆழ்ந்த கற்றலில் "ஊறுகாய்" நூலகத்தைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன, அதைப் பயன்படுத்தி பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு சேமித்து ஏற்றுவது?
- மாதிரி வரிசையின் அடிப்படையில் கற்றல் முறைகளிலிருந்து மாதிரியைத் தடுக்க பயிற்சித் தரவை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
- ஆழ்ந்த கற்றலில் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை சமநிலைப்படுத்துவது ஏன் முக்கியம்?
- சிவி2 நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் படங்களின் அளவை எவ்வாறு மாற்றலாம்?
- Python, TensorFlow மற்றும் Keras ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றலில் தரவை ஏற்ற மற்றும் முன் செயலாக்க தேவையான நூலகங்கள் என்ன?