பயிற்சி கற்றல் வழிமுறைகளின் அளவிடுதல் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். இது ஒரு இயந்திர கற்றல் அமைப்பின் திறனைக் குறிப்பிடுகிறது, இது பெரிய அளவிலான தரவை திறம்பட கையாளுகிறது மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு வளரும்போது அதன் செயல்திறனை அதிகரிக்கிறது. சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது இது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது விரைவான மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை அனுமதிக்கிறது.
பயிற்சி கற்றல் அல்காரிதம்களின் அளவிடுதலை பாதிக்கும் பல காரணிகள் உள்ளன. பயிற்சிக்கான கணக்கீட்டு வளங்கள் முக்கிய காரணிகளில் ஒன்றாகும். தரவுத்தொகுப்பு அளவு அதிகரிக்கும் போது, தரவை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய அதிக கணக்கீட்டு சக்தி தேவைப்படுகிறது. உயர்-செயல்திறன் கொண்ட கம்ப்யூட்டிங் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமோ அல்லது கூகிள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் போன்ற அளவிடக்கூடிய கணினி ஆதாரங்களை வழங்கும் கிளவுட் அடிப்படையிலான தளங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலமோ இதை அடைய முடியும்.
மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் அல்காரிதம் தான். சில இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் இயல்பாகவே மற்றவர்களை விட அதிக அளவில் அளவிடக்கூடியவை. எடுத்துக்காட்டாக, முடிவெடுக்கும் மரங்கள் அல்லது நேரியல் மாதிரிகள் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்கள் பெரும்பாலும் இணையாக மற்றும் பல இயந்திரங்களில் விநியோகிக்கப்படலாம், இது விரைவான பயிற்சி நேரத்தை அனுமதிக்கிறது. மறுபுறம், சில வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற தொடர் செயலாக்கத்தை நம்பியிருக்கும் அல்காரிதம்கள், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது அளவிடுதல் சவால்களை எதிர்கொள்ளலாம்.
மேலும், பயிற்சி கற்றல் அல்காரிதம்களின் அளவிடுதல் தரவு முன் செயலாக்க படிகளால் பாதிக்கப்படுகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் மற்றும் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும், குறிப்பாக கட்டமைக்கப்படாத அல்லது மூலத் தரவைக் கையாளும் போது. எனவே, திறமையான அளவிடுதல் தன்மையை உறுதி செய்வதற்காக முன்செயலாக்க பைப்லைனை கவனமாக வடிவமைத்து மேம்படுத்துவது முக்கியம்.
கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் அளவிடுதல் என்ற கருத்தை விளக்குவதற்கு, ஒரு உதாரணத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம். எங்களிடம் ஒரு மில்லியன் படங்களுடன் தரவுத்தொகுப்பு உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம், மேலும் பட வகைப்பாட்டிற்காக ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கை (CNN) பயிற்றுவிக்க விரும்புகிறோம். அளவிடக்கூடிய பயிற்சி அல்காரிதம்கள் இல்லாமல், முழு தரவுத்தொகுப்பையும் செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய கணிசமான அளவு நேரம் மற்றும் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவைப்படும். இருப்பினும், அளவிடக்கூடிய வழிமுறைகள் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், பல இயந்திரங்களில் பயிற்சி செயல்முறையை விநியோகிக்க முடியும், பயிற்சி நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கலாம் மற்றும் அமைப்பின் ஒட்டுமொத்த அளவிடுதலை மேம்படுத்தலாம்.
பயிற்சி கற்றல் அல்காரிதம்களின் அளவிடுதல் என்பது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாள்வது மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் அளவு வளரும்போது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை அதிகரிப்பது ஆகியவை அடங்கும். கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், அல்காரிதம் வடிவமைப்பு மற்றும் தரவு முன் செயலாக்கம் போன்ற காரணிகள் கணினியின் அளவிடுதலை கணிசமாக பாதிக்கலாம். அளவிடக்கூடிய வழிமுறைகள் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் சிக்கலான மாதிரிகளை சரியான நேரத்தில் மற்றும் திறமையான முறையில் பயிற்றுவிக்க 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