இயந்திரக் கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, உருவாக்கப்படும் மாதிரிகளின் திறன் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த பல வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த வரம்புகள் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம் மற்றும் மாதிரி சிக்கலானது போன்ற பல்வேறு அம்சங்களிலிருந்து எழலாம்.
இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான முதன்மை வரம்புகளில் ஒன்று, தரவை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய தேவையான கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் ஆகும். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு பொதுவாக அதிக செயலாக்க சக்தி மற்றும் நினைவகம் தேவைப்படுகிறது, இது வரையறுக்கப்பட்ட வளங்களைக் கொண்ட அமைப்புகளுக்கு சவாலாக இருக்கும். வன்பொருள் தரவுத்தொகுப்பின் அளவை திறம்பட கையாள முடியாவிட்டால், இது நீண்ட பயிற்சி நேரம், உள்கட்டமைப்புடன் தொடர்புடைய செலவுகள் மற்றும் சாத்தியமான செயல்திறன் சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள் மற்றொரு குறிப்பிடத்தக்க வரம்பு ஆகும். நினைவகத்தில் பெரிய அளவிலான தரவைச் சேமித்து கையாளுதல் தேவைப்படலாம், குறிப்பாக சிக்கலான மாதிரிகள் செயல்படும் போது, குறிப்பிடத்தக்க அளவு நினைவகம் தேவைப்படும். போதிய நினைவக ஒதுக்கீடு இல்லாமையால், நினைவகப் பிழைகள், மெதுவான செயல்திறன் மற்றும் முழு தரவுத்தொகுப்பையும் ஒரே நேரத்தில் செயலாக்க இயலாமை, துணை மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு வழிவகுக்கும்.
இயந்திரக் கற்றலில் தரவுத் தரம் மிகவும் முக்கியமானது, மேலும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் தரவுத் தூய்மை, விடுபட்ட மதிப்புகள், வெளிப்புறங்கள் மற்றும் சத்தம் தொடர்பான சவால்களை அடிக்கடி அறிமுகப்படுத்தலாம். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் சுத்தம் செய்தல் மற்றும் முன்செயலாக்கம் செய்வது நேரத்தைச் செலவழிக்கும் மற்றும் வளங்களைச் செறிவூட்டுவதாக இருக்கும், மேலும் தரவுகளில் உள்ள பிழைகள் அவற்றில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மோசமாகப் பாதிக்கலாம். மாதிரியின் கணிப்புகளைப் பாதிக்கக்கூடிய சார்புகள் மற்றும் தவறுகளைத் தவிர்க்க பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது தரவின் தரத்தை உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியமானதாகிறது.
மாதிரி சிக்கலானது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது எழும் மற்றொரு வரம்பு. அதிகமான தரவு அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் கொண்ட மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது அதிகப்படியான ஆபத்தை அதிகரிக்கும். ஒரு மாதிரியானது அடிப்படை வடிவங்களைக் காட்டிலும் பயிற்சித் தரவில் உள்ள இரைச்சலைக் கற்றுக் கொள்ளும்போது அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்படுகிறது, இதன் விளைவாக காணப்படாத தரவுகளுக்கு மோசமான பொதுமைப்படுத்தல் ஏற்படுகிறது. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாடல்களின் சிக்கலான தன்மையை நிர்வகிப்பதற்கு கவனமாக முறைப்படுத்துதல், அம்சத் தேர்வு மற்றும் மிகைப்படுத்தலைத் தடுக்க மற்றும் வலுவான செயல்திறனை உறுதிசெய்ய ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங் தேவைப்படுகிறது.
மேலும், இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது அளவிடுதல் ஒரு முக்கிய கருத்தாகும். தரவுத்தொகுப்பின் அளவு வளரும்போது, அளவிடக்கூடிய மற்றும் திறமையான வழிமுறைகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளை வடிவமைப்பது இன்றியமையாததாகிறது. விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி கட்டமைப்புகள், இணையான செயலாக்க நுட்பங்கள் மற்றும் கிளவுட்-அடிப்படையிலான தீர்வுகள் ஆகியவை அளவிடுதல் சவால்களை எதிர்கொள்ளவும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் செயலாக்கத்தை திறம்பட செயல்படுத்தவும் உதவும்.
இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் வலுவான மாதிரிகளுக்கான சாத்தியத்தை வழங்குகிறது, இது கவனமாக நிர்வகிக்கப்பட வேண்டிய பல வரம்புகளையும் வழங்குகிறது. இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் மதிப்பை திறம்பட பயன்படுத்த, கணக்கீட்டு வளங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம், மாதிரி சிக்கலானது மற்றும் அளவிடுதல் தொடர்பான சிக்கல்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் நிவர்த்தி செய்வது அவசியம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:
- 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?
- கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க