இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பை சரியாகத் தயாரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. நன்கு தயாரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு மாதிரிகள் திறம்பட கற்றுக்கொள்வதையும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதையும் உறுதி செய்கிறது. இந்த செயல்முறை தரவு சேகரிப்பு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு பெருக்குதல் உள்ளிட்ட பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது.
முதலாவதாக, தரவு சேகரிப்பு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது. சேகரிக்கப்பட்ட தரவின் தரம் மற்றும் அளவு மாடல்களின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. சாத்தியமான அனைத்து சூழ்நிலைகளையும், பிரச்சனையின் மாறுபாடுகளையும் உள்ளடக்கிய பல்வேறு மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பைச் சேகரிப்பது அவசியம். எடுத்துக்காட்டாக, கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கங்களை அடையாளம் காண ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தால், தரவுத்தொகுப்பில் பரந்த அளவிலான கையெழுத்து பாணிகள், வெவ்வேறு எழுதும் கருவிகள் மற்றும் பல்வேறு பின்னணிகள் இருக்க வேண்டும்.
தரவு சேகரிக்கப்பட்டதும், ஏதேனும் முரண்பாடுகள், பிழைகள் அல்லது வெளிப்புறங்களை அகற்ற, அதை சுத்தம் செய்ய வேண்டும். தரவுச் சுத்திகரிப்பு மாதிரிகள் சத்தம் அல்லது பொருத்தமற்ற தகவல்களால் பாதிக்கப்படாமல் இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, இது தவறான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகளைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பில், நகல் உள்ளீடுகளை அகற்றுதல், எழுத்துப்பிழைகளைத் திருத்துதல் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் ஆகியவை உயர்தரத் தரவை உறுதி செய்வதற்கான இன்றியமையாத படிகளாகும்.
தரவைச் சுத்தம் செய்த பிறகு, இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தரவை பொருத்தமான வடிவமாக மாற்றுவதற்கு முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இது அம்சங்களை அளவிடுதல், வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளை குறியாக்கம் செய்தல் அல்லது தரவை இயல்பாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும். மாதிரிகள் தரவிலிருந்து திறம்பட கற்று, அர்த்தமுள்ள கணிப்புகளைச் செய்ய முடியும் என்பதை முன் செயலாக்கம் உறுதி செய்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, படங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பில், மாதிரிக்கான உள்ளீட்டைத் தரப்படுத்த, மறுஅளவிடுதல், செதுக்குதல் மற்றும் பிக்சல் மதிப்புகளை இயல்பாக்குதல் போன்ற முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் அவசியம்.
சுத்தப்படுத்துதல் மற்றும் முன்செயலாக்கம் ஆகியவற்றுடன் கூடுதலாக, தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மற்றும் பன்முகத்தன்மையை அதிகரிக்க தரவு பெருக்குதல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். தரவு பெருக்கம் என்பது ஏற்கனவே உள்ள தரவுகளுக்கு சீரற்ற மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் புதிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது. இது மாதிரிகள் சிறப்பாகப் பொதுமைப்படுத்த உதவுகிறது மற்றும் நிஜ உலகத் தரவுகளில் மாறுபாடுகளைக் கையாளும் திறனை மேம்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, ஒரு பட வகைப்பாடு பணியில், சுழற்சி, மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் புரட்டுதல் போன்ற தரவு பெருக்குதல் நுட்பங்கள் பல்வேறு நோக்குநிலைகள் மற்றும் முன்னோக்குகளுடன் கூடுதல் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படலாம்.
தரவுத்தொகுப்பை முறையாகத் தயாரிப்பது அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்க்க உதவுகிறது, இது மாதிரிகள் அடிப்படை வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக பயிற்சித் தரவை மனப்பாடம் செய்யும் போது நிகழ்கிறது. தரவுத்தொகுப்பு பிரதிநிதித்துவம் மற்றும் மாறுபட்டது என்பதை உறுதி செய்வதன் மூலம், மாதிரிகள் மிகையாக பொருத்தப்படுவதற்கான வாய்ப்புகள் குறைவு மற்றும் பார்க்காத தரவை நன்கு பொதுமைப்படுத்த முடியும். டிராப்அவுட் மற்றும் எல்1/எல்2 ஒழுங்குபடுத்துதல் போன்ற ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள், தரவுத்தொகுப்பு தயாரிப்போடு இணைந்து, அதிகப்படியான பொருத்துதலை மேலும் தடுக்கலாம்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பை சரியாகத் தயாரிப்பது முக்கியமானது. இது ஒரு மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பைச் சேகரிப்பது, முரண்பாடுகளை அகற்ற தரவைச் சுத்தம் செய்தல், பொருத்தமான வடிவமாக மாற்றுவதற்குத் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குதல் மற்றும் அதன் அளவு மற்றும் பன்முகத்தன்மையை அதிகரிக்க தரவை அதிகரிப்பது ஆகியவை அடங்கும். இந்த படிகள் மாதிரிகள் திறம்பட கற்றுக்கொள்வதையும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய முடியும் என்பதையும் உறுதிசெய்கிறது, அதே நேரத்தில் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கிறது.
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