மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் அணுகுமுறைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் மூன்று வேறுபட்ட அணுகுமுறைகளாகும். ஒவ்வொரு அணுகுமுறையும் வெவ்வேறு வகையான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களை அடைவதற்கும் வெவ்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அணுகுமுறைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளை ஆராய்வோம் மற்றும் அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் ஒரு வகை
பயிற்சிக்கு எவ்வளவு தரவு தேவை?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் (AI), குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், பயிற்சிக்கு எவ்வளவு தரவு அவசியம் என்ற கேள்வி மிகவும் முக்கியமானது. இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தேவையான தரவுகளின் அளவு, சிக்கலின் சிக்கலான தன்மை, பன்முகத்தன்மை உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது.
தரவைக் குறிக்கும் அம்சங்கள் எண் வடிவத்தில் இருக்க வேண்டுமா மற்றும் அம்ச நெடுவரிசைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்பட வேண்டுமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கிளவுட்டில் உள்ள பயிற்சி மாதிரிகளுக்கான பெரிய தரவுகளின் பின்னணியில், கற்றல் செயல்முறையின் வெற்றியில் தரவின் பிரதிநிதித்துவம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தனிப்பட்ட அளவிடக்கூடிய பண்புகள் அல்லது தரவின் பண்புகளான அம்சங்கள், பொதுவாக அம்ச நெடுவரிசைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன. அது இருக்கும் போது
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதத்தில் நம்பிக்கைக்கும் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தில் நம்பிக்கை மற்றும் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான தொடர்பு இந்த இயந்திர கற்றல் நுட்பத்தின் செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையைப் புரிந்துகொள்வதில் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். KNN என்பது ஒரு அளவுரு அல்லாத வகைப்பாடு அல்காரிதம் ஆகும், இது வடிவ அங்கீகாரம் மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்விற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இதே போன்ற நிகழ்வுகள் இருக்கக்கூடும் என்ற கொள்கையின் அடிப்படையில் இது அமைந்துள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையின் சுருக்கம், தேர்வு ஆய்வு
பல பரிமாண இடைவெளியில் இரண்டு புள்ளிகளுக்கு இடையே யூக்ளிடியன் தூரம் எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது?
யூக்ளிடியன் தூரம் என்பது கணிதத்தில் ஒரு அடிப்படைக் கருத்து மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது பல பரிமாண இடைவெளியில் இரண்டு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள நேர்கோட்டு தூரத்தின் அளவீடு ஆகும். இயந்திர கற்றலின் சூழலில், யூக்ளிடியன் தூரம் பெரும்பாலும் ஒரு ஒற்றுமை நடவடிக்கையாக பயன்படுத்தப்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், யூக்ளிடியன் தூரம், தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றலில் பின்னடைவு மாதிரியின் துல்லியத்தை வெவ்வேறு வழிமுறைகள் மற்றும் கர்னல்கள் எவ்வாறு பாதிக்கலாம்?
இயந்திர கற்றலில் பின்னடைவு மாதிரியின் துல்லியத்தில் வெவ்வேறு வழிமுறைகள் மற்றும் கர்னல்கள் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தலாம். பின்னடைவில், உள்ளீட்டு அம்சங்களின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான விளைவு மாறியைக் கணிப்பதே இலக்காகும். அல்காரிதம் மற்றும் கர்னலின் தேர்வு, மாதிரியின் அடிப்படை வடிவங்களை எவ்வளவு நன்றாகப் பிடிக்கிறது என்பதைப் பாதிக்கலாம்.
ஸ்மார்ட் வைல்ட்ஃபயர் சென்சார் மூலம் 89% துல்லிய விகிதத்தை அடைவதன் முக்கியத்துவம் என்ன?
ஸ்மார்ட் வைல்ட்ஃபயர் சென்சார் மூலம் 89% துல்லிய விகிதத்தை அடைவது, காட்டுத்தீயைக் கணிக்க இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துவதில் குறிப்பிடத்தக்க முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. இந்த அளவிலான துல்லியமானது காட்டுத்தீ ஏற்படுவதைத் துல்லியமாகக் கண்டறிந்து கணிப்பதில் சென்சாரின் செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையைக் குறிக்கிறது. ஸ்மார்ட் வைல்ட்ஃபயர் சென்சார் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது, குறிப்பாக TensorFlow,
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, பயனர் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க டென்சர்ஃப்ளோ தனியுரிமை எவ்வாறு உதவுகிறது?
TensorFlow தனியுரிமை என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியின் போது பயனர் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க உதவும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். பயிற்சி செயல்பாட்டில் அதிநவீன தனியுரிமை-பாதுகாப்பு நுட்பங்களை இணைப்பதன் மூலம் இதை அடைகிறது, இதன் மூலம் முக்கியமான பயனர் தகவல்களை வெளிப்படுத்தும் அபாயத்தைத் தணிக்கிறது. இந்த அற்புதமான கட்டமைப்பானது தனியுரிமை-விழிப்புணர்வு இயந்திர கற்றலுக்கான ஒரு விரிவான தீர்வை வழங்குகிறது மற்றும் பயனர் தரவை உறுதி செய்கிறது