வரைபட முறைப்படுத்தல் என்பது இயந்திரக் கற்றலில் ஒரு அடிப்படை நுட்பமாகும், இதில் முனைகள் தரவுப் புள்ளிகளைக் குறிக்கும் மற்றும் விளிம்புகள் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கும் வரைபடத்தை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூடிய நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கின் (என்எஸ்எல்) சூழலில், தரவுப் புள்ளிகள் அவற்றின் ஒற்றுமைகள் அல்லது உறவுகளின் அடிப்படையில் எவ்வாறு இணைக்கப்படுகின்றன என்பதை வரையறுப்பதன் மூலம் வரைபடம் உருவாக்கப்படுகிறது. இந்த வரைபடத்தை உருவாக்கும் பொறுப்பு, மாதிரியை வடிவமைக்கும் தரவு விஞ்ஞானி அல்லது இயந்திர கற்றல் பொறியாளரிடம் உள்ளது.
NSL இல் வரைபட ஒழுங்குபடுத்தலுக்கான வரைபடத்தை உருவாக்க, பின்வரும் படிகள் பொதுவாக பின்பற்றப்படுகின்றன:
1. தரவு பிரதிநிதித்துவம்: முதல் படி தரவு புள்ளிகளை பொருத்தமான வடிவத்தில் குறிப்பிடுவது. இது தரவு புள்ளிகளை அம்ச திசையன்களாக குறியாக்கம் செய்வது அல்லது தரவைப் பற்றிய தொடர்புடைய தகவலைப் பிடிக்கும் உட்பொதிவுகளை உள்ளடக்கியது.
2. ஒற்றுமை அளவீடு: அடுத்து, தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை அளவிடுவதற்கு ஒரு ஒற்றுமை அளவுகோல் வரையறுக்கப்படுகிறது. இது யூக்ளிடியன் தூரம், கொசைன் ஒற்றுமை அல்லது குறுகிய பாதைகள் போன்ற வரைபட அடிப்படையிலான அளவீடுகள் போன்ற பல்வேறு அளவீடுகளின் அடிப்படையில் இருக்கலாம்.
3. வாசல்: பயன்படுத்தப்படும் ஒற்றுமை அளவைப் பொறுத்து, வரைபடத்தில் எந்த தரவுப் புள்ளிகள் இணைக்கப்பட்டுள்ளன என்பதைத் தீர்மானிக்க ஒரு வரம்பு பயன்படுத்தப்படலாம். வாசலுக்கு மேலே உள்ள ஒற்றுமைகள் கொண்ட தரவு புள்ளிகள் வரைபடத்தில் உள்ள விளிம்புகளால் இணைக்கப்பட்டுள்ளன.
4. வரைபடக் கட்டுமானம்: கணக்கிடப்பட்ட ஒற்றுமைகள் மற்றும் நுழைவாயிலைப் பயன்படுத்தி, ஒரு வரைபட அமைப்பு உருவாக்கப்படுகிறது, அங்கு முனைகள் தரவுப் புள்ளிகளைக் குறிக்கின்றன மற்றும் விளிம்புகள் அவற்றுக்கிடையேயான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த வரைபடம் NSL கட்டமைப்பில் வரைபட ஒழுங்குமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதற்கான அடிப்படையாக செயல்படுகிறது.
5. மாதிரியில் இணைத்தல்: வரைபடம் கட்டமைக்கப்பட்டவுடன், அது இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் ஒரு முறைப்படுத்தல் காலமாக ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. பயிற்சியின் போது வரைபட கட்டமைப்பை மேம்படுத்துவதன் மூலம், வரைபடத்தில் குறியிடப்பட்ட தரவு மற்றும் உறவுகள் இரண்டிலிருந்தும் மாடல் கற்றுக்கொள்ள முடியும், இது மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தல் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்.
எடுத்துக்காட்டாக, லேபிளிடப்பட்ட மற்றும் லேபிளிடப்படாத தரவுப் புள்ளிகள் கிடைக்கும் அரை-கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றல் பணியில், லேபிளிடப்படாத தரவுப் புள்ளிகளில் மாதிரியின் கணிப்புகளை மேம்படுத்த வரைபடத்தின் மூலம் லேபிள் தகவலைப் பரப்புவதற்கு வரைபட ஒழுங்குமுறை உதவும். தரவுப் புள்ளிகளுக்கிடையேயான உறவுகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம், தரவு விநியோகத்தின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைப் பிடிக்கும் ஒரு வலுவான பிரதிநிதித்துவத்தை மாதிரி கற்றுக்கொள்ள முடியும்.
டென்சர்ஃப்ளோவுடன் என்எஸ்எல் பின்னணியில் வரைபடத்தை ஒழுங்குபடுத்துவது ஒரு வரைபடத்தை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது, அங்கு முனைகள் தரவு புள்ளிகளைக் குறிக்கின்றன மற்றும் விளிம்புகள் தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த வரைபடத்தை உருவாக்கும் பொறுப்பு தரவு விஞ்ஞானி அல்லது இயந்திர கற்றல் பொறியாளரிடம் உள்ளது, அவர் மேம்பட்ட செயல்திறனுக்காக வரைபடத்தை இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் இணைக்க தரவு பிரதிநிதித்துவம், ஒற்றுமை அளவு, வரம்பு மற்றும் வரைபட கட்டுமான படிகளை வரையறுக்கிறார்.
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
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம் (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)