செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பயிற்சி மாதிரிகள், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் கணிப்புகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் பல்வேறு அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. அத்தகைய வழிமுறைகளில் ஒன்று கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் ஆகும்.
கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த குழும கற்றல் முறையாகும், இது பல பலவீனமான கற்பவர்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. முந்தைய மாடல்களால் செய்யப்பட்ட பிழைகள் மீது கவனம் செலுத்தும் புதிய மாடல்களை மீண்டும் மீண்டும் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் இது செயல்படுகிறது, ஒட்டுமொத்த பிழையையும் படிப்படியாகக் குறைக்கிறது. திருப்திகரமான அளவிலான துல்லியத்தை அடையும் வரை இந்த செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது.
கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க, பல படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். முதலில், தரவுத்தொகுப்பை பயிற்சித் தொகுப்பு மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்பாகப் பிரித்துத் தயாரிக்க வேண்டும். பயிற்சித் தொகுப்பு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அதே நேரத்தில் சரிபார்ப்புத் தொகுப்பு செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் தேவையான மாற்றங்களைச் செய்வதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
அடுத்து, கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் பயிற்சித் தொகுப்பில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தரவுக்கு ஆரம்ப மாதிரியை பொருத்துவதன் மூலம் வழிமுறை தொடங்குகிறது. பின்னர், இது இந்த மாதிரியால் செய்யப்பட்ட பிழைகளைக் கணக்கிடுகிறது மற்றும் இந்த பிழைகளைக் குறைப்பதில் கவனம் செலுத்தும் புதிய மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க அவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த செயல்முறை குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான மறு செய்கைகளுக்கு மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது, ஒவ்வொரு புதிய மாடலும் முந்தைய மாடல்களின் பிழைகளை மேலும் குறைக்கிறது.
பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த ஹைபர்பாராமீட்டர்களை டியூன் செய்வது முக்கியம். கற்றல் வீதம், மறு செய்கைகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் பலவீனமான கற்பவர்களின் சிக்கலான தன்மை போன்ற அல்காரிதத்தின் பல்வேறு அம்சங்களை ஹைபர்பாராமீட்டர்கள் கட்டுப்படுத்துகின்றன. இந்த ஹைபர்பாராமீட்டர்களை டியூன் செய்வது மாதிரி சிக்கலான தன்மைக்கும் பொதுமைப்படுத்தலுக்கும் இடையே உகந்த சமநிலையைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
பயிற்சி செயல்முறை முடிந்ததும், பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியைப் பயன்படுத்தி புதிய, பார்க்காத தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்யலாம். மாதிரியானது பயிற்சித் தொகுப்பிலிருந்து கற்றுக் கொண்டது மற்றும் அதன் கணிப்புகளை புதிய நிகழ்வுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்த முடியும்.
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பயிற்சி மாதிரிகள், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் பின்னணியில், கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் போன்ற அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்தி பிழைகளைக் குறைக்கும் மற்றும் கணிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் மாதிரிகளை மீண்டும் மீண்டும் பயிற்றுவிக்கிறது. மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு ஹைபர்பாராமீட்டர்களை சரிசெய்வது முக்கியம். பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியானது புதிய தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய பயன்படுத்தப்படலாம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
- பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
- எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
- CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
- கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் தரவிலிருந்து CMLE படித்து, அனுமானத்திற்காக ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு Tensorflow பயன்படுத்தப்படுமா?
மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க