Google Cloud Machine Learning Engine இல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, பல்வேறு கூறுகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கூறுகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல், உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்தல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு அடியையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம்.
1. தரவைத் தயாரித்தல்:
ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும் முன், உங்கள் தரவை சரியான முறையில் தயாரிப்பது முக்கியம். இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரத்தையும் பொருத்தத்தையும் உறுதிசெய்ய உங்கள் தரவைச் சேகரித்து முன்செயலாக்குவது இதில் அடங்கும். தரவுத் தயாரிப்பில் தரவைச் சுத்தம் செய்தல், விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், அம்சங்களை இயல்பாக்குதல் அல்லது அளவிடுதல் மற்றும் தரவைப் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டுத் தொகுப்புகளாகப் பிரித்தல் போன்ற செயல்பாடுகள் இருக்கலாம்.
2. மாதிரியை வரையறுத்தல்:
உங்கள் தரவு தயாரானதும், அடுத்த படி உங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரியை வரையறுக்க வேண்டும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினில், பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி உங்கள் மாதிரியை வரையறுக்கலாம். ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பல போன்ற பல்வேறு வகையான மாடல்களை உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் TensorFlow உங்களை அனுமதிக்கிறது.
உங்கள் மாதிரியை வரையறுக்கும்போது, உங்கள் மாதிரியை உருவாக்கும் கட்டமைப்பு, அடுக்குகள் மற்றும் அளவுருக்கள் ஆகியவற்றை நீங்கள் குறிப்பிட வேண்டும். அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை, செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் வகை, தேர்வுமுறை அல்காரிதம் மற்றும் மாதிரியின் நடத்தையை பாதிக்கும் வேறு எந்த உயர் அளவுகோல்களையும் தீர்மானிப்பது இதில் அடங்கும். மாதிரியை வரையறுப்பது ஒரு முக்கியமான படியாகும், இது கையில் உள்ள பிரச்சனை மற்றும் உங்கள் தரவின் பண்புகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும்.
3. மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்:
உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்த பிறகு, தயாரிக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி அதைப் பயிற்சி செய்ய தொடரலாம். பயிற்சியானது மாதிரியை உள்ளீட்டுத் தரவுடன் ஊட்டுவது மற்றும் கணிக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் மற்றும் உண்மையான வெளியீடுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க அதன் அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த செயல்முறை தேர்வுமுறை அல்லது கற்றல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. Google Cloud Machine Learning Engine ஆனது விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் உங்கள் மாதிரியை திறமையாகப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது.
பயிற்சியின் போது, துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்துதல் அல்லது இழப்பு போன்ற மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கலாம். இந்த அளவீடுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், உங்கள் மாதிரி எவ்வளவு நன்றாகக் கற்றுக்கொள்கிறது என்பதை நீங்கள் மதிப்பிடலாம் மற்றும் தேவைப்பட்டால் மாற்றங்களைச் செய்யலாம். இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு, விரும்பிய அளவிலான செயல்திறனை அடைவதற்குப் பல மறு செய்கைகள் தேவைப்படுகின்றன.
4. மாதிரியைப் பயன்படுத்துதல்:
உங்கள் மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டதும், கணிப்புகளை வழங்குவதற்காக அதை Google Cloud Machine Learning Engine இல் பயன்படுத்திக்கொள்ளலாம். வரிசைப்படுத்தல் என்பது உள்ளீட்டுத் தரவைப் பெறக்கூடிய மற்றும் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் அடிப்படையில் கணிப்புகளை உருவாக்கக்கூடிய ஒரு இறுதிப்புள்ளியை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது. பயன்படுத்தப்பட்ட மாதிரியை RESTful APIகள் மூலம் அணுகலாம், இது உங்கள் பயன்பாடுகள் அல்லது அமைப்புகளில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது.
மாதிரியை வரிசைப்படுத்தும் போது, உகந்த செயல்திறன் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மையை உறுதிப்படுத்த, விரும்பிய அளவிடுதல் நடத்தை, நிகழ்வுகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் பிற வரிசைப்படுத்தல் உள்ளமைவுகளை நீங்கள் குறிப்பிடலாம். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜின், பெரிய அளவிலான தரவுகளில் நிகழ்நேரம் அல்லது தொகுதி அனுமானத்தை இயக்கும் வகையில் கணிப்புகளை வழங்குவதற்கான வலுவான உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
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