இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்யும் AI மாதிரியைச் செயல்படுத்த, இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள அடிப்படைக் கருத்துகள் மற்றும் செயல்முறைகளை ஒருவர் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைக்குழு ஆகும், இது கணினிகளை வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங், மெஷின் லேர்னிங் மாதிரிகளை திறம்பட செயல்படுத்த, மேம்படுத்த மற்றும் வரிசைப்படுத்த ஒரு தளத்தையும் கருவிகளையும் வழங்குகிறது.
இயந்திர கற்றலுக்கான AI மாதிரியை செயல்படுத்தும் செயல்முறை பொதுவாக பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது:
1. சிக்கல் வரையறை: AI அமைப்பு தீர்க்கும் சிக்கலைத் தெளிவாக வரையறுப்பது முதல் படியாகும். உள்ளீட்டுத் தரவு, விரும்பிய வெளியீடு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணியின் வகை (எ.கா. வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங்) ஆகியவற்றைக் கண்டறிவது இதில் அடங்கும்.
2. தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் பயிற்சிக்கு உயர்தர தரவு தேவைப்படுகிறது. தரவு சேகரிப்பு என்பது தொடர்புடைய தரவுத்தொகுப்புகளைச் சேகரிப்பது, பிழைகள் அல்லது முரண்பாடுகளை அகற்ற தரவைச் சுத்தம் செய்தல் மற்றும் பயிற்சிக்கு ஏற்றதாக மாற்றுவதற்கு முன் செயலாக்கம் செய்வது ஆகியவை அடங்கும்.
3. அம்சப் பொறியியல்: இயந்திரக் கற்றல் மாதிரி துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய உதவும் அர்த்தமுள்ள அம்சங்களை உருவாக்க உள்ளீட்டுத் தரவைத் தேர்ந்தெடுத்து மாற்றுவதை அம்சப் பொறியியல் உள்ளடக்குகிறது. இந்தப் படிநிலையில் தரவுகளிலிருந்து தொடர்புடைய தகவலைப் பிரித்தெடுக்க கள அறிவு மற்றும் படைப்பாற்றல் தேவை.
4. மாதிரித் தேர்வு: AI அமைப்பின் வெற்றிக்கு சரியான இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் பல்வேறு முன் கட்டமைக்கப்பட்ட மாதிரிகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது, சிக்கலின் அடிப்படையில் மிகவும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
5. மாதிரிப் பயிற்சி: இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதில், லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளுடன் உணவளிப்பது மற்றும் கணிப்புப் பிழையைக் குறைக்க அதன் அளவுருக்களை மேம்படுத்துவது ஆகியவை அடங்கும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் திறமையாக பயிற்சி மாதிரிகளுக்கு அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
6. மாதிரி மதிப்பீடு: மாதிரியைப் பயிற்றுவித்த பிறகு, சரிபார்ப்புத் தரவைப் பயன்படுத்தி அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம். மாடலின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்துதல் மற்றும் F1 மதிப்பெண் போன்ற அளவீடுகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
7. ஹைப்பர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங்: மெஷின் லேர்னிங் மாதிரியின் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை நன்றாகச் சரிசெய்வது அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு அவசியம். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இந்த செயல்முறையை சீரமைக்கவும், மாதிரி துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும் தானியங்கு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் டியூனிங் கருவிகளை வழங்குகிறது.
8. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்: மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மதிப்பீடு செய்யப்பட்டவுடன், புதிய தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய அது பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங், மாதிரியை உற்பத்தி அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைத்து, நிகழ்நேரக் கணிப்புகளைச் செய்ய, வரிசைப்படுத்தல் சேவைகளை வழங்குகிறது.
9. கண்காணிப்பு மற்றும் பராமரிப்பு: வரிசைப்படுத்தப்பட்ட மாதிரியின் தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு, அதன் செயல்திறன் காலப்போக்கில் உகந்ததாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய முக்கியமானது. AI அமைப்பின் செயல்திறனைப் பராமரிப்பதற்கு தரவு விநியோகம், மாதிரி சிதைவு மற்றும் தேவைக்கேற்ப மாதிரியைப் புதுப்பித்தல் ஆகியவற்றில் சறுக்கல்களைக் கண்காணித்தல் அவசியம்.
இயந்திரக் கற்றலுக்கான AI மாதிரியைச் செயல்படுத்துவது, சிக்கல் வரையறை, தரவுத் தயாரிப்பு, மாதிரித் தேர்வு, பயிற்சி, மதிப்பீடு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் பராமரிப்பு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு முறையான அணுகுமுறையை உள்ளடக்கியது.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங், மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களை திறம்பட மேம்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் வசதியாக விரிவான கருவிகள் மற்றும் சேவைகளை வழங்குகிறது.
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?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
- டென்சர்போர்டு என்றால் என்ன?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க