பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சி செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். திறமையான பயிற்சி செயல்முறைகளை செயல்படுத்தி சேமிப்பிலிருந்து கணினியை துண்டிக்க அனுமதிக்கும் சிறப்பு தீர்வுகளை Google வழங்குகிறது. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற இந்தத் தீர்வுகள், இயந்திரக் கற்றலில் முன்னேறுவதற்கான விரிவான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
பெரிய தரவுகளுடன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் உள்ள முக்கிய சவால்களில் ஒன்று, பெரிய அளவிலான தரவைத் திறமையாகக் கையாள வேண்டிய அவசியம். பாரம்பரிய அணுகுமுறைகள் பெரும்பாலும் சேமிப்பு மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களின் அடிப்படையில் வரம்புகளை எதிர்கொள்கின்றன. இருப்பினும், கூகிளின் சிறப்பு தீர்வுகள், அளவிடக்கூடிய மற்றும் நெகிழ்வான உள்கட்டமைப்பை வழங்குவதன் மூலம் இந்த சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன.
கூகிள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த தளமாகும், இது பயனர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க, பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாளக்கூடிய விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. கூகுளின் உள்கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியைத் துண்டிக்கலாம், தரவின் இணையான செயலாக்கத்தை இயக்கலாம் மற்றும் பயிற்சி நேரத்தைக் குறைக்கலாம்.
GCP BigQuery, மறுபுறம், முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும், சேவையகமற்ற தரவுக் கிடங்கு தீர்வு. இது பயனர்கள் பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளை விரைவாகவும் எளிதாகவும் பகுப்பாய்வு செய்ய அனுமதிக்கிறது. BigQuery இல் தரவைச் சேமிப்பதன் மூலம், பயனர்கள் தங்கள் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தொடர்புடைய தகவலைப் பிரித்தெடுக்க அதன் சக்திவாய்ந்த வினவல் திறன்களைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம். சேமிப்பகம் மற்றும் கம்ப்யூட்டிங்கின் இந்த துண்டித்தல் திறமையான தரவு செயலாக்கம் மற்றும் மாதிரி பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது.
கூகுளின் பிரத்யேக தீர்வுகளுக்கு கூடுதலாக, இயந்திர கற்றலை மேம்படுத்துவதில் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகளும் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்தத் தரவுத்தொகுப்புகள், பல்வேறு நிறுவனங்களால் தொகுக்கப்பட்டு கிடைக்கப்பெறுகின்றன, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் மதிப்புமிக்க ஆதாரத்தை வழங்குகின்றன. திறந்த தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் விரிவான தரவு சேகரிப்பு முயற்சிகள் தேவையில்லாமல் பரந்த அளவிலான தரவை அணுகலாம். இது நேரத்தையும் வளங்களையும் மிச்சப்படுத்துகிறது, மேலும் திறமையான மாதிரி பயிற்சியை அனுமதிக்கிறது.
சிறப்பு Google தீர்வுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பெறப்பட்ட செயல்திறனை விளக்குவதற்கு, ஒரு உதாரணத்தைப் பார்ப்போம். மில்லியன் கணக்கான வாடிக்கையாளர் தொடர்புகளின் தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி வாடிக்கையாளர் குழப்பத்தை கணிக்க ஒரு நிறுவனம் இயந்திர கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க விரும்புகிறது என்று வைத்துக்கொள்வோம். Google Cloud Machine Learning மற்றும் GCP BigQuery ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நிறுவனம் BigQuery இல் தரவுத்தொகுப்பைச் சேமித்து, தொடர்புடைய அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க அதன் சக்திவாய்ந்த வினவல் திறன்களைப் பயன்படுத்தலாம். பின்னர் அவர்கள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி, விநியோகிக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பில் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கலாம், சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்கலாம். இந்த அணுகுமுறை திறமையான பயிற்சியை அனுமதிக்கிறது, துல்லியமான கர்ன் முன்கணிப்பு மாதிரியை உருவாக்க தேவையான நேரத்தை குறைக்கிறது.
பெரிய தரவுகளைக் கொண்ட இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சியை, சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியைப் பிரிக்கும் சிறப்பு Google தீர்வுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் உண்மையில் அடைய முடியும். Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள், அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பு, சக்திவாய்ந்த வினவல் திறன்கள் மற்றும் பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகலை வழங்குவதன் மூலம் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுவதற்கான விரிவான கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. இந்த தீர்வுகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி மாதிரிகளுடன் தொடர்புடைய சவால்களை சமாளிக்க முடியும், இறுதியில் மிகவும் துல்லியமான மற்றும் திறமையான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
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?
- 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