கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்கும் செயல்முறை பல படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த நோக்கத்திற்காக ஒரு அல்காரிதத்தை உருவாக்க, கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் தன்மை மற்றும் அதை இயந்திர கற்றல் பணிகளில் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதற்கான வழிமுறை அணுகுமுறையை விளக்குவோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
Litecoin இன் எதிர்கால விலையைக் கணிக்க RNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைத் தயாரிப்பதற்குத் தேவையான படிகள் என்ன?
Litecoin இன் எதிர்கால விலையை கணிக்க, தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தரவைத் தயாரிக்க, பல தேவையான நடவடிக்கைகளை எடுக்க வேண்டும். இந்த படிகளில் தரவு சேகரிப்பு, தரவு முன் செயலாக்கம், அம்ச பொறியியல் மற்றும் பயிற்சி மற்றும் சோதனை நோக்கங்களுக்காக தரவு பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். இந்த பதிலில், ஒவ்வொரு படிநிலையையும் விரிவாகப் பார்ப்போம்
பயிற்சிகளில் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து நிஜ உலகத் தரவு எவ்வாறு வேறுபடலாம்?
டுடோரியல்களில் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து நிஜ-உலகத் தரவு கணிசமாக வேறுபடலாம், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிவதற்காக TensorFlow மற்றும் 3D convolutional neural networks (CNNs) மூலம் ஆழ்ந்த கற்றல். டுடோரியல்கள் பெரும்பாலும் எளிமையான மற்றும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை செயற்கையான நோக்கங்களுக்காக வழங்கும்போது, நிஜ-உலக தரவு பொதுவாக மிகவும் சிக்கலானது மற்றும்
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதங்களில் எண் அல்லாத தரவுகளை எவ்வாறு கையாளலாம்?
இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் எண் அல்லாத தரவைக் கையாள்வது அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் முக்கியமான பணியாகும். பல இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகள் எண்ணியல் தரவைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், எண்ணற்ற தரவை முன் செயலாக்கம் செய்வதற்கும், பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு ஏற்ற வடிவமாக மாற்றுவதற்கும் பல நுட்பங்கள் உள்ளன. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
இயந்திர கற்றலில் அம்சம் தேர்வு மற்றும் பொறியியலின் நோக்கம் என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் செயல்பாட்டில், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் அம்சத் தேர்வு மற்றும் பொறியியல் ஆகியவை முக்கியமான படிகள். கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களைக் கண்டறிந்து தேர்ந்தெடுப்பது, அத்துடன் மாதிரியின் முன்கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்தக்கூடிய புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவது ஆகியவை இந்தப் படிகளில் அடங்கும். அம்சத்தின் நோக்கம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம், தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் வகைப்படுத்தியை பொருத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவது செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான எண் மதிப்புகளைக் கணிப்பதே பின்னடைவின் முதன்மை நோக்கமாகும். எவ்வாறாயினும், தொடர்ச்சியான மதிப்புகளைக் கணிப்பதை விட தனித்தனி வகைகளாக தரவை வகைப்படுத்த வேண்டிய சூழ்நிலைகள் உள்ளன.
டிரான்ஸ்ஃபார்ம் கூறு எவ்வாறு பயிற்சி மற்றும் சேவை சூழல்களுக்கு இடையே நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பயிற்சி மற்றும் சேவை சூழல்களுக்கு இடையே நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்வதில் டிரான்ஸ்ஃபார்ம் கூறு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது TensorFlow Extended (TFX) கட்டமைப்பின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாகும், இது அளவிடக்கூடிய மற்றும் உற்பத்தி-தயாரான இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் அம்ச பொறியியலுக்கு டிரான்ஸ்ஃபார்ம் கூறு பொறுப்பாகும்
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவது என்பது பல்வேறு காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டிய ஒரு சிக்கலான பணியாகும். இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகளை நாங்கள் ஆராய்வோம், உயர்-நிலை APIகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் சுத்திகரிப்பதற்குமான நுட்பங்களில் கவனம் செலுத்துவோம். 1. தரவு முன் செயலாக்கம்: அடிப்படை படிகளில் ஒன்று
தரவை இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியாக மாற்றுவதற்கு முன், அதை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது மற்றும் மாற்றுவது ஏன் முக்கியம்?
பல காரணங்களுக்காக தரவை ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியாக ஊட்டுவதற்கு முன் செயலாக்கம் மற்றும் மாற்றுவது மிகவும் முக்கியமானது. இந்த செயல்முறைகள் தரவின் தரத்தை மேம்படுத்தவும், மாதிரியின் செயல்திறனை அதிகரிக்கவும், துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான கணிப்புகளை உறுதிப்படுத்தவும் உதவுகின்றன. இந்த விளக்கத்தில், தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குதல் மற்றும் மாற்றுவதன் முக்கியத்துவத்தை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ உயர்-நிலை API கள், தரவு மற்றும் அம்சங்களில் ஆழமாகச் செல்கிறது, தேர்வு ஆய்வு
இந்தத் தொடரின் அடுத்த வீடியோவில் என்ன விவாதிக்கப்படும்?
"Artificial Intelligence – TensorFlow Fundamentals - TensorFlow in Google Colaboratory - Getting Starting with TensorFlow in Google Colaboratory" தொடரின் அடுத்த வீடியோ, டென்சர்ஃப்ளோவில் டேட்டா ப்ரீபிராசசிங் மற்றும் ஃபீச்சர் இன்ஜினியரிங் என்ற தலைப்பை உள்ளடக்கும். இந்த வீடியோ, மூலத் தரவை பொருத்தமான வடிவமைப்பிற்குத் தயாரித்து மாற்றுவதற்குத் தேவையான அத்தியாவசியப் படிகளை ஆராயும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் தொடங்குவது, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2