இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்.
1. தரவு முன் செயலாக்கம்: ML பயன்பாட்டை உருவாக்குவதற்கான முதல் படிகளில் ஒன்று தரவு முன் செயலாக்கம் ஆகும். ML மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு ஏற்ற வடிவமைப்பில் தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயார் செய்தல் ஆகியவை இதில் அடங்கும். பயிற்சி தரவின் தரத்தை உறுதிப்படுத்த, விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், அளவிடுதல் அம்சங்கள் மற்றும் குறியாக்கம் வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகள் போன்ற தரவு முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் முக்கியம்.
2. அம்சம் தேர்வு மற்றும் பொறியியல்: ML மாதிரிகள் தரவுகளில் இருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களை பெரிதும் நம்பியுள்ளன. கையில் உள்ள பிரச்சனைக்கு மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களை கவனமாக தேர்ந்தெடுத்து பொறியியலாக்குவது முக்கியம். இந்த செயல்முறையானது தரவு, டொமைன் அறிவு மற்றும் பரிமாணக் குறைப்பு, அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் அம்சம் அளவிடுதல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது.
3. மாதிரித் தேர்வு மற்றும் மதிப்பீடு: சிக்கலுக்கு சரியான ML மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது. வெவ்வேறு ML அல்காரிதம்கள் வெவ்வேறு பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுப்பது பயன்பாட்டின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். கூடுதலாக, ML மாதிரியின் செயல்திறனை உறுதிசெய்ய, பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் மற்றும் குறுக்கு சரிபார்ப்பு போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம்.
4. ஹைபர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங்: எம்எல் மாடல்களில் பெரும்பாலும் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் உள்ளன, அவை உகந்த செயல்திறனை அடைய டியூன் செய்யப்பட வேண்டும். மிகை அளவுருக்கள் ML மாதிரியின் நடத்தையைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன, மேலும் உயர் அளவுகோல்களின் சரியான கலவையைக் கண்டறிவது சவாலானது. கிரிட் தேடல், சீரற்ற தேடல் மற்றும் பேய்சியன் தேர்வுமுறை போன்ற நுட்பங்கள் சிறந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களைத் தேட பயன்படுத்தப்படலாம்.
5. ஒழுங்குபடுத்துதல் மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்துதல்: ஒரு ML மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, ஆனால் பார்க்காத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகைப்படுத்தல் ஏற்படுகிறது. எல்1 மற்றும் எல்2 முறைப்படுத்தல், கைவிடுதல் மற்றும் முன்கூட்டியே நிறுத்துதல் போன்ற ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும், மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
6. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு: ML மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மதிப்பீடு செய்யப்பட்டவுடன், அது ஒரு உற்பத்தி சூழலில் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். இது அளவிடுதல், செயல்திறன் மற்றும் கண்காணிப்பு போன்ற பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. ML மாதிரிகள் ஒரு பெரிய அமைப்பில் ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும், மேலும் அவை துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை வழங்குவதை உறுதிசெய்ய அவற்றின் செயல்திறன் தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்பட வேண்டும்.
7. நெறிமுறை மற்றும் சட்டப்பூர்வ பரிசீலனைகள்: ML பயன்பாடுகள் பெரும்பாலும் முக்கியமான தரவுகளைக் கையாள்வதோடு தனிநபர்கள் மற்றும் சமூகத்தை பாதிக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. தரவு தனியுரிமை, நேர்மை, வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் பொறுப்புக்கூறல் போன்ற நெறிமுறை மற்றும் சட்ட அம்சங்களைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். டெவலப்பர்கள் தங்கள் ML பயன்பாடுகள் தொடர்புடைய விதிமுறைகள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்களுக்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்ய வேண்டும்.
ML பயன்பாட்டை உருவாக்குவது, தரவு முன் செயலாக்கம், அம்சத் தேர்வு மற்றும் பொறியியல், மாதிரித் தேர்வு மற்றும் மதிப்பீடு, ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங், ஒழுங்குபடுத்துதல் மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்துதல், மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு, அத்துடன் நெறிமுறை மற்றும் சட்டரீதியான பரிசீலனைகள் போன்ற பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த பரிசீலனைகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது ML பயன்பாட்டின் வெற்றி மற்றும் செயல்திறனுக்கு பெரிதும் பங்களிக்கும்.
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