செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வது ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஒரு குறிப்பிட்ட பணி அல்லது தரவுத்தொகுப்புக்கு முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை மாற்றியமைக்கும் நோக்கத்திற்காக இது உதவுகிறது, இதன் மூலம் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக மாற்றுகிறது. இந்த செயல்முறையானது, புதிய தரவுகளுடன் சீரமைக்க முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது, மேலும் அதை சிறப்பாகக் கற்றுக் கொள்ளவும் பொதுமைப்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது.
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதற்குப் பின்னால் உள்ள முதன்மையான உந்துதல், முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள் பொதுவாக பல்வேறு தரவு விநியோகங்களைக் கொண்ட பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகின்றன. இந்த மாதிரிகள் ஏற்கனவே இந்த தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து சிக்கலான அம்சங்களையும் வடிவங்களையும் கற்றுக்கொண்டுள்ளன, அவை பரந்த அளவிலான பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் மூலம், முந்தைய பயிற்சியிலிருந்து பெறப்பட்ட அறிவு மற்றும் நுண்ணறிவுகளைப் பயன்படுத்தி, ஒரு மாதிரியை புதிதாகப் பயிற்றுவிக்கத் தேவைப்படும் கணிசமான கணக்கீட்டு வளங்களையும் நேரத்தையும் மிச்சப்படுத்தலாம்.
முன்-பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் கீழ் அடுக்குகளை உறைய வைப்பதன் மூலம் ஃபைன்-ட்யூனிங் தொடங்குகிறது, இது விளிம்புகள் அல்லது இழைமங்கள் போன்ற குறைந்த-நிலை அம்சங்களைக் கைப்பற்றுவதற்குப் பொறுப்பாகும். இந்த அடுக்குகள் மிகவும் பொதுவானதாகவும் பணிகளில் மாற்றத்தக்கதாகவும் கருதப்படுகிறது. அவற்றை உறைய வைப்பதன் மூலம், கற்றறிந்த அம்சங்கள் பாதுகாக்கப்படுவதையும், நன்றாகச் சரிப்படுத்தும் செயல்பாட்டின் போது மாற்றப்படாமல் இருப்பதையும் உறுதிசெய்கிறோம். மறுபுறம், அதிக பணி சார்ந்த அம்சங்களைப் படம்பிடிக்கும் உயர் அடுக்குகள், புதிய பணி அல்லது தரவுத்தொகுப்புக்கு ஏற்றவாறு உறையாமல் நன்றாகச் சரிசெய்யப்படுகின்றன.
நன்றாக-சரிப்படுத்தும் செயல்பாட்டின் போது, மாதிரியானது புதிய தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது, பொதுவாக ஆரம்ப பயிற்சியை விட சிறிய கற்றல் வீதத்துடன். இந்த சிறிய கற்றல் விகிதம், மாதிரியானது முன்பு கற்றுக்கொண்ட அம்சங்களிலிருந்து வெகுவாக மாறாமல் இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, இது முன் பயிற்சியின் போது பெற்ற அறிவைத் தக்க வைத்துக் கொள்ள அனுமதிக்கிறது. பயிற்சி செயல்முறையானது, புதிய தரவுத்தொகுப்பை முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மூலம் ஊட்டுதல், சாய்வுகளைக் கணக்கிடுதல் மற்றும் இழப்புச் செயல்பாட்டைக் குறைக்க, உறையாத அடுக்குகளின் அளவுருக்களைப் புதுப்பித்தல் ஆகியவை அடங்கும். மாதிரி ஒருங்கிணைக்கும் வரை அல்லது விரும்பிய அளவிலான செயல்திறனை அடையும் வரை இந்த மறுமுறை மேம்படுத்தல் செயல்முறை தொடர்கிறது.
ஒரு மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. முதலாவதாக, பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மற்றும் வலுவான பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொண்ட முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மூலம் கைப்பற்றப்பட்ட அறிவின் செல்வத்தை இது நமக்கு உதவுகிறது. இந்த பரிமாற்ற கற்றல் அணுகுமுறை முன் பயிற்சி பெற்ற அறிவிலிருந்து பொதுமைப்படுத்துவதன் மூலம் சிறிய அல்லது டொமைன்-குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்புகளின் வரம்புகளை கடக்க அனுமதிக்கிறது. இரண்டாவதாக, ஃபைன்-ட்யூனிங் பயிற்சிக்குத் தேவையான கணக்கீட்டு வளங்களைக் குறைக்கிறது, ஏனெனில் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரி ஏற்கனவே பல பயனுள்ள அம்சங்களைக் கற்றுக்கொண்டது. குறைந்த வளங்கள் அல்லது நேரக் கட்டுப்பாடுகள் காரணமாக புதிதாக ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது நடைமுறைக்கு மாறான சூழ்நிலைகளில் இது குறிப்பாக சாதகமாக இருக்கும்.
ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் நடைமுறை மதிப்பை விளக்குவதற்கு, கணினி பார்வை துறையில் ஒரு உதாரணத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம். பூனைகள், நாய்கள் மற்றும் கார்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு பொருட்களைக் கொண்ட பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரி நம்மிடம் உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். இப்போது, புதிய தரவுத்தொகுப்பில் குறிப்பிட்ட நாய்களின் இனங்களை வகைப்படுத்த இந்த மாதிரியைப் பயன்படுத்த விரும்புகிறோம். புதிய தரவுத்தொகுப்பில் முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் மூலம், வெவ்வேறு நாய் இனங்களின் தனித்துவமான பண்புகளை சிறப்பாக அடையாளம் காண மாதிரி அதன் கற்ற அம்சங்களை மாற்றியமைக்க முடியும். புதிதாக ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதைக் காட்டிலும், நாய் இன வகைப்பாடு பணியில் இந்த நேர்த்தியான மாதிரியானது அதிக துல்லியம் மற்றும் சிறந்த பொதுமைப்படுத்தலை அடையக்கூடும்.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் பின்னணியில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வது ஒரு முக்கியமான படியாகும், இது முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை புதிய பணிகள் அல்லது தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மாற்றியமைக்க அனுமதிக்கிறது. முன்னர் கற்றுக்கொண்ட அறிவை மேம்படுத்துவதன் மூலமும், மாதிரியின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதன் மூலமும், அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம், சிறந்த பொதுமைப்படுத்தலாம் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களை சேமிக்கலாம். வரையறுக்கப்பட்ட தரவு அல்லது கட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஆதாரங்களைக் கையாளும் போது இந்த பரிமாற்ற கற்றல் அணுகுமுறை மிகவும் மதிப்புமிக்கது.
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