கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் வழிமுறைகளை உருவாக்கும் செயல்முறை பல படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த நோக்கத்திற்காக ஒரு அல்காரிதத்தை உருவாக்க, கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் தன்மை மற்றும் அதை இயந்திர கற்றல் பணிகளில் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். வகைப்படுத்தல் பணிகளில் கவனம் செலுத்தி, கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதற்கான வழிமுறை அணுகுமுறையை விளக்குவோம்.
முதலில், "கண்ணுக்கு தெரியாத தரவு" என்பதன் அர்த்தம் என்ன என்பதை வரையறுப்பது முக்கியம். இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில், கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவு என்பது நேரடியாகக் கவனிக்க முடியாத அல்லது பகுப்பாய்வுக்குக் கிடைக்காத தரவைக் குறிக்கிறது. இதில் விடுபட்ட, முழுமையடையாத அல்லது ஏதோ ஒரு வகையில் மறைக்கப்பட்ட தரவு இருக்கலாம். இந்த வகை தரவுகளிலிருந்து திறம்பட கற்றுக்கொண்டு துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளைச் செய்யக்கூடிய வழிமுறைகளை உருவாக்குவதே சவாலாகும்.
கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவைக் கையாள்வதற்கான ஒரு பொதுவான அணுகுமுறை, கணிப்பு அல்லது தரவு பெருக்குதல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதாகும். கணக்கீடு என்பது கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளில் காணப்பட்ட வடிவங்கள் அல்லது உறவுகளின் அடிப்படையில் தரவுத் தொகுப்பில் விடுபட்ட மதிப்புகளை நிரப்புவதை உள்ளடக்குகிறது. இது பல்வேறு புள்ளியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படலாம், அதாவது சராசரி கணிப்பு அல்லது பின்னடைவு கணிப்பு. மறுபுறம், தரவு பெருக்கம், ஏற்கனவே உள்ள தரவுகளின் அடிப்படையில் கூடுதல் செயற்கை தரவு புள்ளிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது. கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளுக்கு மாற்றங்கள் அல்லது இடையூறுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயிற்சித் தொகுப்பை திறம்பட விரிவுபடுத்துதல் மற்றும் கற்றல் வழிமுறைக்கான கூடுதல் தகவல்களை வழங்குவதன் மூலம் இதைச் செய்யலாம்.
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது மற்றொரு முக்கியமான கருத்தில் அம்சம் பொறியியல் ஆகும். கற்றல் வழிமுறை துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய உதவும் கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளிலிருந்து மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது அல்லது உருவாக்குவது அம்சப் பொறியியல் ஆகும். கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளின் விஷயத்தில், நேரடியாகக் காண முடியாத மறைந்த அல்லது மறைந்திருக்கும் அம்சங்களைக் கண்டறிந்து பிரித்தெடுப்பதை இது உள்ளடக்கியிருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, உரை வகைப்படுத்தல் பணியில், குறிப்பிட்ட சொற்கள் அல்லது சொற்றொடர்கள் உரையில் வெளிப்படையாகக் குறிப்பிடப்படாவிட்டாலும், வகுப்பு லேபிளைக் குறிக்கும். அம்சங்களைக் கவனமாக வடிவமைத்துத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம், துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்குத் தேவையான தகவல்களுடன் கற்றல் அல்காரிதம் வழங்கப்படலாம்.
தரவு முன்கூட்டியே செயலாக்கப்பட்டு, அம்சங்கள் வடிவமைக்கப்பட்டவுடன், பொருத்தமான கற்றல் அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டிய நேரம் இது. முடிவு மரங்கள், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் அல்லது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு அல்காரிதங்கள் உள்ளன. அல்காரிதத்தின் தேர்வு தரவுகளின் குறிப்பிட்ட பண்புகள் மற்றும் கையில் உள்ள சிக்கலைப் பொறுத்தது. பணிக்கு மிகவும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தை தீர்மானிக்க, வெவ்வேறு அல்காரிதம்களை பரிசோதித்து அவற்றின் செயல்திறனை துல்லியம் அல்லது F1 மதிப்பெண் போன்ற பொருத்தமான அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி மதிப்பீடு செய்வது முக்கியம்.
கற்றல் வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதுடன், பயிற்சி செயல்முறையையும் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பதும், அல்காரிதத்தைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு பயிற்சித் தொகுப்பையும் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான சரிபார்ப்புத் தொகுப்பையும் இது உள்ளடக்குகிறது. பயிற்சியின் போது அல்காரிதத்தின் செயல்திறனைக் கண்காணித்து, தேவைக்கேற்ப சரிசெய்தல், அதாவது ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை மாற்றுதல் அல்லது முறைப்படுத்துதல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துதல், அதிகப் பொருத்தம் அல்லது பொருத்தம் செய்வதைத் தடுக்க.
கற்றல் அல்காரிதம் பயிற்றுவிக்கப்பட்டு சரிபார்க்கப்பட்டவுடன், புதிய, காணப்படாத தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம். இது பெரும்பாலும் சோதனை அல்லது அனுமான கட்டம் என குறிப்பிடப்படுகிறது. அல்காரிதம் காணாத தரவின் அம்சங்களை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் ஒரு கணிப்பு அல்லது வகைப்பாட்டை வெளியீட்டாக உருவாக்குகிறது. அல்காரிதத்தின் துல்லியத்தை அதன் கணிப்புகளை காணாத தரவுகளின் உண்மையான லேபிள்களுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் மதிப்பிடலாம்.
கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் வழிமுறைகளை உருவாக்குவது, தரவு முன் செயலாக்கம், அம்சப் பொறியியல், அல்காரிதம் தேர்வு மற்றும் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு உள்ளிட்ட பல படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிநிலைகளை கவனமாக வடிவமைத்து செயல்படுத்துவதன் மூலம், கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளிலிருந்து திறம்பட கற்றுக் கொள்ளக்கூடிய மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளை உருவாக்கக்கூடிய வழிமுறைகளை உருவாக்க முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- 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?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க