கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி, சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மாதிரிகளை உருவாக்கும் பயணத்தைத் தொடங்க, பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை ஒருவர் பின்பற்ற வேண்டும். இந்தப் படிகளில் இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது, Google Cloud இன் AI சேவைகளைப் பற்றித் தெரிந்துகொள்வது, மேம்பாட்டுச் சூழலை அமைத்தல், தரவைத் தயாரித்தல் மற்றும் செயலாக்குதல், மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்சி செய்தல், கணிப்புகளுக்கான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் AI அமைப்பின் செயல்திறனைக் கண்காணித்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும்.
AI ஐ உருவாக்கத் தொடங்குவதற்கான முதல் படி, இயந்திர கற்றல் கருத்துகளைப் பற்றிய உறுதியான புரிதலைப் பெறுவதாகும். இயந்திர கற்றல் என்பது AI இன் துணைக்குழு ஆகும், இது கணினிகளை வெளிப்படையாக திட்டமிடாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கக்கூடிய வழிமுறைகளின் வளர்ச்சியை உள்ளடக்கியது. தொடங்குவதற்கு, மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற அடிப்படைக் கருத்துகளையும், அம்சங்கள், லேபிள்கள், பயிற்சித் தரவு, சோதனைத் தரவு மற்றும் மாதிரி மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் போன்ற முக்கிய சொற்களையும் ஒருவர் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.
அடுத்து, கூகுள் கிளவுட்டின் AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் சேவைகளை நன்கு அறிந்து கொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) கருவிகள் மற்றும் சேவைகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது, இது AI மாடல்களின் வளர்ச்சி, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் மேலாண்மைக்கு உதவும். மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு கூட்டுச் சூழலை வழங்கும் கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்ம் மற்றும் இந்தத் துறையில் ஆழ்ந்த நிபுணத்துவம் தேவையில்லாமல் தனிப்பயன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு பயனர்களுக்கு உதவும் கூகுள் கிளவுட் ஆட்டோஎம்எல் ஆகியவை சில முக்கிய சேவைகளில் அடங்கும்.
AI மாதிரிகளை திறம்பட உருவாக்க ஒரு மேம்பாட்டு சூழலை அமைப்பது அவசியம். கூகுள் கோலாப், கிளவுட் அடிப்படையிலான ஜூபிடர் நோட்புக் சூழல், கூகுள் கிளவுட் சேவைகளைப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான பிரபலமான தேர்வாகும். Colab ஐ மேம்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் GPU ஆதாரங்களை அணுகலாம் மற்றும் தரவு சேமிப்பு, செயலாக்கம் மற்றும் மாதிரி பயிற்சிக்காக மற்ற GCP சேவைகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க முடியும்.
AI திட்டங்களின் வெற்றியில் தரவு தயாரிப்பு மற்றும் செயலாக்கம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவதற்கு முன், தரவைச் சேகரித்து, சுத்தம் செய்து, அதன் தரம் மற்றும் பயிற்சிக்கான பொருத்தத்தை உறுதி செய்ய முன்செயல்படுத்த வேண்டும். Google Cloud Storage மற்றும் BigQuery ஆகியவை தரவுத்தொகுப்புகளைச் சேமிப்பதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சேவைகளாகும், அதே சமயம் Dataflow மற்றும் Dataprep போன்ற கருவிகளை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் அம்சப் பொறியியல் போன்ற தரவு முன் செயலாக்கப் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தலாம்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்றுவித்தல் ஆகியவை பொருத்தமான வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது, மாதிரி கட்டமைப்பை வரையறுத்தல் மற்றும் உயர் முன்கணிப்பு செயல்திறனை அடைய மாதிரி அளவுருக்களை மேம்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும். Google Cloud AI இயங்குதளமானது, டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் போன்ற முன் கட்டமைக்கப்பட்ட அல்காரிதம்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளை வழங்குகிறது, மேலும் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையை சீராக்க ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங் திறன்களையும் வழங்குகிறது.
கணிப்புகளுக்கு AI மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவது AI தீர்வுகளை இறுதி பயனர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக மாற்றுவதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். Google Cloud AI இயங்குதளமானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களை நிகழ்நேர கணிப்புகள் அல்லது தொகுதி கணிப்புகளுக்கு RESTful APIகளாக பயன்படுத்த பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. கிளவுட் செயல்பாடுகள் அல்லது கிளவுட் ரன் போன்ற சேவையகமற்ற தொழில்நுட்பங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் உள்கட்டமைப்பு மேல்நிலையை நிர்வகிக்காமல் தேவையின் அடிப்படையில் தங்கள் மாதிரி கணிப்புகளை அளவிட முடியும்.
AI அமைப்புகளின் செயல்திறனைக் கண்காணித்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல் ஆகியவை உற்பத்திச் சூழல்களில் அவற்றின் நம்பகத்தன்மை மற்றும் செயல்திறனை உறுதி செய்வதற்கு இன்றியமையாததாகும். கூகுள் கிளவுட்டின் AI இயங்குதளமானது, மாடல் செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும், முரண்பாடுகளைக் கண்டறியவும், நிகழ்நேரத்தில் சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் கண்காணிப்பு மற்றும் பதிவு செய்யும் திறன்களை வழங்குகிறது. பின்னூட்டத்தின் அடிப்படையில் AI மாதிரிகளைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, செம்மைப்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் தங்கள் கணிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் கணினி ஒருமைப்பாட்டை பராமரிக்கலாம்.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தி AI மாதிரிகளை உருவாக்கத் தொடங்குவதற்கு, இயந்திரக் கற்றல் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது, Google Cloud இன் AI சேவைகளை மேம்படுத்துதல், மேம்பாட்டுச் சூழலை அமைத்தல், தரவைத் தயாரித்தல் மற்றும் செயலாக்குதல், மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்சி செய்தல், மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய முறையான அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது. கணிப்புகள் மற்றும் கணினி செயல்திறனைக் கண்காணித்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல். இந்த வழிமுறைகளை விடாமுயற்சியுடன் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் AI தீர்வுகளைச் செம்மைப்படுத்துவதன் மூலம், தனிநபர்கள் AI இன் ஆற்றலைப் பயன்படுத்தி புதுமைகளை உருவாக்கவும் பல்வேறு களங்களில் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் 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?
- 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