இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுவதில் மதிப்பீட்டு தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது மாடல் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதற்கான மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிட உதவுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் மெஷின் லேர்னிங்கிற்கான கூகுள் கருவிகளின் சூழலில், மாதிரியின் துல்லியம், துல்லியம், நினைவுகூருதல் மற்றும் பிற செயல்திறன் அளவீடுகளை மதிப்பிடுவதற்கான வழிமுறையாக மதிப்பீட்டுத் தரவு உதவுகிறது.
இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் முன்கணிப்பு சக்தியை மதிப்பிடுவது மதிப்பீட்டுத் தரவின் முதன்மைப் பயன்களில் ஒன்றாகும். மாதிரியின் கணிக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை உண்மையான நில உண்மை மதிப்புகளுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம், புதிய, பார்க்காத தரவுகளுக்கு மாடல் எவ்வளவு நன்றாகப் பொதுமைப்படுத்த முடியும் என்பதை நாம் தீர்மானிக்க முடியும். இந்த செயல்முறை பொதுவாக மாதிரி மதிப்பீடு அல்லது சரிபார்ப்பு என்று அழைக்கப்படுகிறது. மதிப்பீட்டுத் தரவு மாதிரியின் செயல்திறன் அளவிடப்படும் ஒரு அளவுகோலாக செயல்படுகிறது, அதன் செயல்திறனைப் பற்றி தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
மாதிரியின் சாத்தியமான சிக்கல்கள் அல்லது வரம்புகளைக் கண்டறிய மதிப்பீட்டுத் தரவு உதவுகிறது. முன்னறிவிக்கப்பட்ட மற்றும் உண்மையான மதிப்புகளுக்கு இடையே உள்ள முரண்பாடுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், மாதிரியின் செயல்திறன் குறைவாக இருக்கும் பகுதிகளைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை நாம் பெறலாம். மாதிரியானது சில வகுப்புகளுக்குச் சார்புடையது அல்லது மோசமான பொதுமைப்படுத்தலை வெளிப்படுத்தும் நிகழ்வுகள் இதில் அடங்கும். இந்த வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த சரியான நடவடிக்கைகளை எடுக்கலாம்.
கூடுதலாக, வெவ்வேறு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் அல்லது வழிமுறைகளை ஒப்பிடுவதில் மதிப்பீட்டு தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. ஒரே மதிப்பீட்டுத் தரவைப் பயன்படுத்தி பல மாதிரிகளை மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம், அவற்றின் செயல்திறனை நாம் புறநிலையாக ஒப்பிட்டு, நமது தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைத் தேர்வு செய்யலாம். மாதிரி தேர்வு எனப்படும் இந்த செயல்முறை, கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலுக்கு மிகவும் பயனுள்ள மாதிரியை அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு Google Cloud Machine Learning பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்களை வழங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் TensorFlow நூலகம், துல்லியம், துல்லியம், நினைவுகூருதல் மற்றும் பிற மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைக் கணக்கிடுவதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இந்த அளவீடுகள் மாடல் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதற்கான அளவு அளவீடுகளை வழங்குகிறது மற்றும் அதன் ஒட்டுமொத்த தரத்தை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தலாம்.
சுருக்கமாக, இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுவதற்கு மதிப்பீட்டு தரவு அவசியம். இது மாதிரியின் முன்கணிப்பு சக்தியை மதிப்பிடவும், வரம்புகளை அடையாளம் காணவும், வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஒப்பிடவும் உதவுகிறது. மதிப்பீட்டுத் தரவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், எங்களின் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனைப் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம் மற்றும் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம்.
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