ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (என்எஸ்எல்) மாதிரியை உருவாக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது, ஒவ்வொன்றும் ஒரு வலுவான மற்றும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் முக்கியமானவை. இந்த விளக்கத்தில், அத்தகைய மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான விரிவான செயல்முறையை நாங்கள் ஆராய்வோம், ஒவ்வொரு அடியையும் பற்றிய விரிவான புரிதலை வழங்குவோம்.
படி 1: தரவு தயாரித்தல்
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான தரவைச் சேகரித்து முன்கூட்டியே செயலாக்குவது முதல் படியாகும். விரும்பிய வகைகள் அல்லது வகுப்புகளை உள்ளடக்கிய பலதரப்பட்ட ஆவணங்களை சேகரிப்பது இதில் அடங்கும். ஒவ்வொரு ஆவணமும் சரியான வகுப்போடு தொடர்புடையதா என்பதை உறுதிசெய்து, தரவு லேபிளிடப்பட வேண்டும். முன் செயலாக்கம் என்பது தேவையற்ற எழுத்துக்களை நீக்கி, அதை சிற்றெழுத்துகளாக மாற்றுவதன் மூலம் உரையை சுத்தம் செய்து, உரையை வார்த்தைகளாக அல்லது துணை வார்த்தைகளாக டோக்கனைஸ் செய்வதை உள்ளடக்குகிறது. கூடுதலாக, TF-IDF அல்லது சொல் உட்பொதிப்புகள் போன்ற சிறப்புப் பொறியியல் நுட்பங்கள் உரையை மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்ட வடிவத்தில் குறிப்பிட பயன்படுத்தப்படலாம்.
படி 2: வரைபடக் கட்டுமானம்
நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில், ஆவணங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் பிடிக்க தரவு வரைபட அமைப்பாகக் குறிப்பிடப்படுகிறது. ஒரே மாதிரியான ஆவணங்களை அவற்றின் உள்ளடக்க ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் இணைப்பதன் மூலம் வரைபடம் உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. k-nearest nears (KNN) அல்லது கொசைன் ஒற்றுமை போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இதை அடையலாம். வெவ்வேறு வகுப்புகளின் ஆவணங்களுக்கிடையேயான இணைப்புகளைக் கட்டுப்படுத்தும் அதே வேளையில், ஒரே வகுப்பின் ஆவணங்களுக்கிடையே இணைப்பை ஊக்குவிக்கும் வகையில் வரைபடம் கட்டமைக்கப்பட வேண்டும்.
படி 3: விரோதப் பயிற்சி
நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலின் ஒரு முக்கிய அங்கமாக எதிரி பயிற்சி உள்ளது. இது லேபிளிடப்பட்ட மற்றும் லேபிளிடப்படாத தரவு இரண்டிலிருந்தும் மாடல் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது, இது மிகவும் வலுவானதாகவும் பொதுமைப்படுத்தக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது. இந்த கட்டத்தில், லேபிளிடப்படாத தரவை ஒரே நேரத்தில் தொந்தரவு செய்யும் போது, லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளில் மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது. உள்ளீட்டுத் தரவுகளுக்கு சீரற்ற சத்தம் அல்லது எதிர் தாக்குதல்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இடையூறுகளை அறிமுகப்படுத்தலாம். இந்த மாதிரியானது இந்த இடையூறுகளுக்கு குறைவான உணர்திறன் கொண்டதாக பயிற்சியளிக்கப்பட்டுள்ளது, இது காணப்படாத தரவுகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
படி 4: மாதிரி கட்டிடக்கலை
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கு பொருத்தமான மாதிரி கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது. பொதுவான தேர்வுகளில் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்கள்), மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆர்என்என்கள்) அல்லது மின்மாற்றி மாதிரிகள் அடங்கும். ஆவணங்களுக்கிடையேயான தொடர்பைக் கருத்தில் கொண்டு வரைபடக் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைக் கையாளும் வகையில் மாதிரி வடிவமைக்கப்பட வேண்டும். கிராஃப் கன்வல்யூஷனல் நெட்வொர்க்குகள் (ஜிசிஎன்கள்) அல்லது கிராஃப் அட்டென்ஷன் நெட்வொர்க்குகள் (ஜிஏடிகள்) பெரும்பாலும் வரைபட அமைப்பைச் செயல்படுத்தவும், அர்த்தமுள்ள பிரதிநிதித்துவங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
படி 5: பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு
மாதிரி கட்டிடக்கலை வரையறுக்கப்பட்டவுடன், லேபிளிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதே அடுத்த படியாகும். ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியண்ட் டிசென்ட் (எஸ்ஜிடி) அல்லது ஆடம் ஆப்டிமைசர் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் அளவுருக்களை மேம்படுத்துவது பயிற்சி செயல்முறையை உள்ளடக்கியது. பயிற்சியின் போது, மாதிரியானது ஆவணங்களை அவற்றின் அம்சங்கள் மற்றும் வரைபட அமைப்பில் கைப்பற்றப்பட்ட உறவுகளின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்த கற்றுக்கொள்கிறது. பயிற்சிக்குப் பிறகு, மாதிரி அதன் செயல்திறனை அளவிட ஒரு தனி சோதனை தொகுப்பில் மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது. மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு துல்லியம், துல்லியம், நினைவுகூருதல் மற்றும் F1 மதிப்பெண் போன்ற மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
படி 6: ஃபைன்-ட்யூனிங் மற்றும் ஹைப்பர் பாராமீட்டர் டியூனிங்
மாடலின் செயல்திறனை மேலும் மேம்படுத்த, ஃபைன்-ட்யூனிங்கைப் பயன்படுத்தலாம். பரிமாற்ற கற்றல் அல்லது கற்றல் வீத திட்டமிடல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதை இது உள்ளடக்குகிறது. மாடலின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங் முக்கியமானது. கற்றல் வீதம், தொகுதி அளவு மற்றும் முறைப்படுத்தல் வலிமை போன்ற அளவுருக்கள் கட்டம் தேடல் அல்லது சீரற்ற தேடல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி டியூன் செய்யப்படலாம். ஃபைன்-ட்யூனிங் மற்றும் ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கின் இந்த மறுசெயல்முறையானது சிறந்த செயல்திறனை அடைய உதவுகிறது.
படி 7: அனுமானம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்
மாதிரியானது பயிற்சியளித்து நன்றாக வடிவமைக்கப்பட்டவுடன், அது ஆவண வகைப்பாடு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். புதிய, காணப்படாத ஆவணங்களை மாதிரியில் செலுத்தலாம், மேலும் அது கற்ற வடிவங்களின் அடிப்படையில் அந்தந்த வகுப்புகளைக் கணிக்கும். நிகழ்நேர ஆவண வகைப்பாடு திறன்களை வழங்க, வலை பயன்பாடுகள், APIகள் அல்லது உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் போன்ற பல்வேறு சூழல்களில் மாதிரியை வரிசைப்படுத்தலாம்.
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான ஒரு நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவது தரவுத் தயாரிப்பு, வரைபடக் கட்டுமானம், எதிரி பயிற்சி, மாதிரி கட்டிடக்கலைத் தேர்வு, பயிற்சி, மதிப்பீடு, நுணுக்கச் சரிசெய்தல், ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங் மற்றும் இறுதியாக, அனுமானம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. ஆவணங்களை திறம்பட வகைப்படுத்தக்கூடிய துல்லியமான மற்றும் வலுவான மாதிரியை உருவாக்குவதில் ஒவ்வொரு படியும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க