செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், எந்தவொரு திட்டத்தின் வெற்றிக்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றதாக இல்லாதபோது, அது துணை முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், கணக்கீட்டு செலவுகள் மற்றும் வளங்களின் திறமையற்ற பயன்பாடு. எனவே, சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதை உறுதிசெய்ய அல்லது மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைச் சரிசெய்ய ஒரு முறையான அணுகுமுறையைக் கொண்டிருப்பது அவசியம்.
ஒரு அல்காரிதத்தின் பொருத்தத்தை தீர்மானிப்பதற்கான முதன்மையான முறைகளில் ஒன்று முழுமையான பரிசோதனை மற்றும் மதிப்பீடு ஆகும். தரவுத்தொகுப்பில் வெவ்வேறு அல்காரிதம்களைச் சோதிப்பதும், முன் வரையறுக்கப்பட்ட அளவீடுகளின் அடிப்படையில் அவற்றின் செயல்திறனை ஒப்பிடுவதும் இதில் அடங்கும். துல்லியம், வேகம், அளவிடுதல், விளக்கம் மற்றும் வலிமை போன்ற குறிப்பிட்ட அளவுகோல்களுக்கு எதிராக அல்காரிதம்களை மதிப்பிடுவதன் மூலம், கையில் உள்ள பணியின் தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான வழிமுறையை ஒருவர் அடையாளம் காண முடியும்.
மேலும், சிக்கல் களம் மற்றும் தரவின் பண்புகளை நன்கு புரிந்துகொள்வது அவசியம். வெவ்வேறு வழிமுறைகள் வெவ்வேறு அனுமானங்களைக் கொண்டுள்ளன மற்றும் குறிப்பிட்ட நிலைமைகளின் கீழ் சிறப்பாக செயல்பட வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, திட்டவட்டமான தரவு மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளை உள்ளடக்கிய பணிகளுக்கு முடிவு மரங்கள் பொருத்தமானவை, அதே நேரத்தில் தொடர்ச்சியான மாறிகள் மற்றும் நேரியல் உறவுகளை உள்ளடக்கிய பணிகளுக்கு நேரியல் பின்னடைவு மிகவும் பொருத்தமானது.
தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம் திருப்திகரமான முடிவுகளைத் தராத சந்தர்ப்பங்களில், மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்க பல அணுகுமுறைகளைப் பின்பற்றலாம். ஒரு பொதுவான உத்தி, குழும முறைகளை மேம்படுத்துவதாகும், இது செயல்திறனை மேம்படுத்த பல அல்காரிதங்களை இணைக்கிறது. பேக்கிங், பூஸ்டிங் மற்றும் ஸ்டாக்கிங் போன்ற நுட்பங்கள் தனிப்பட்ட அல்காரிதம்களை விஞ்சக்கூடிய வலுவான மாதிரிகளை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படலாம்.
கூடுதலாக, ஹைப்பர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங் ஒரு அல்காரிதத்தின் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவும். கிரிட் தேடல் அல்லது சீரற்ற தேடல் போன்ற நுட்பங்கள் மூலம் அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களை சரிசெய்வதன் மூலம், சிறந்த முடிவுகளை அடைய மாதிரியை நன்றாக மாற்றலாம். இயந்திர கற்றல் மாதிரி வளர்ச்சியில் ஹைபர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங் ஒரு முக்கியமான படியாகும் மற்றும் அல்காரிதத்தின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும்.
மேலும், தரவுத்தொகுப்பு சமநிலையற்றதாகவோ அல்லது சத்தமாகவோ இருந்தால், அல்காரிதத்தின் செயல்திறனை மேம்படுத்த தரவு சுத்தம், அம்சப் பொறியியல் மற்றும் மறு மாதிரியாக்கம் போன்ற முன் செயலாக்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த நுட்பங்கள் தரவின் தரத்தை மேம்படுத்தவும், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக மாற்றவும் உதவுகின்றன.
சில சந்தர்ப்பங்களில், தற்போதையது விரும்பிய நோக்கங்களை பூர்த்தி செய்யவில்லை என்றால், முற்றிலும் மாறுபட்ட வழிமுறைக்கு மாறுவது அவசியமாக இருக்கலாம். இந்த முடிவு சிக்கல் தேவைகள், தரவின் பண்புகள் மற்றும் தற்போதைய அல்காரிதத்தின் வரம்புகள் ஆகியவற்றின் முழுமையான பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் இருக்க வேண்டும். செயல்திறன், சிக்கலான தன்மை, விளக்கம் மற்றும் கணக்கீட்டு செலவுகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு அல்காரிதம்களுக்கு இடையிலான வர்த்தக பரிமாற்றங்களைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.
சுருக்கமாக, இயந்திர கற்றலில் சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு பரிசோதனை, மதிப்பீடு, டொமைன் அறிவு மற்றும் சிக்கல் புரிதல் ஆகியவற்றின் கலவை தேவைப்படுகிறது. ஒரு முறையான அணுகுமுறையைப் பின்பற்றி, அல்காரிதம் செயல்திறன், தரவு பண்புகள் மற்றும் சிக்கல் தேவைகள் போன்ற பல்வேறு காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, கொடுக்கப்பட்ட பணிக்கு மிகவும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதை ஒருவர் உறுதிசெய்ய முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
- டென்சர்போர்டு என்றால் என்ன?
- TensorFlow என்றால் என்ன?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க