இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, உருவாக்கப்படும் மாதிரிகளின் திறன் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த பல வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த வரம்புகள் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம் மற்றும் மாதிரி சிக்கலானது போன்ற பல்வேறு அம்சங்களிலிருந்து எழலாம். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான முதன்மை வரம்புகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
TensorFlow Playground என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு ஊடாடும் இணைய அடிப்படையிலான கருவியாகும், இது பயனர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைகளை ஆராயவும் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த தளம் ஒரு காட்சி இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, அங்கு பயனர்கள் வெவ்வேறு நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகள் மாதிரி செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை அவதானிக்கலாம். TensorFlow விளையாட்டு மைதானம் ஒரு மதிப்புமிக்க வளமாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள பெரிய தரவுத்தொகுப்பு, அளவு மற்றும் சிக்கலான தரவுகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பின் முக்கியத்துவம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் திறனில் உள்ளது. தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருக்கும் போது, அதில் உள்ளது
அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் துறையில், அல்காரிதத்தின் செயல்திறன் மற்றும் நடத்தையை தீர்மானிப்பதில் ஹைபர்பாராமீட்டர்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. உயர் அளவுருக்கள் என்பது கற்றல் செயல்முறை தொடங்கும் முன் அமைக்கப்படும் அளவுருக்கள் ஆகும். அவர்கள் பயிற்சியின் போது கற்றுக்கொள்வதில்லை; மாறாக, அவை கற்றல் செயல்முறையையே கட்டுப்படுத்துகின்றன. மாறாக, எடைகள் போன்ற மாதிரி அளவுருக்கள் பயிற்சியின் போது கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன
கூகுள் விஷன் ஏபிஐயில் பொருள் அங்கீகாரத்திற்கான சில முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள் யாவை?
கூகுள் கிளவுட்டின் மெஷின் லேர்னிங் திறன்களின் ஒரு பகுதியான கூகுள் விஷன் ஏபிஐ, பொருள் அங்கீகாரம் உட்பட மேம்பட்ட படத்தைப் புரிந்துகொள்ளும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. பொருள் அங்கீகாரத்தின் பின்னணியில், API ஆனது படங்களில் உள்ள பொருட்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள், API இன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வகைப்படுத்துவதற்கான குறிப்புப் புள்ளிகளாகச் செயல்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், பொருள்கள் கண்டறிதல்
இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
குழும கற்றல் என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் நுட்பமாகும், இது கணினியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் முன்கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்த பல மாதிரிகளை இணைப்பதை உள்ளடக்கியது. குழுமக் கற்றலின் பின்னணியில் உள்ள அடிப்படை யோசனை என்னவென்றால், பல மாதிரிகளின் கணிப்புகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், விளைந்த மாதிரியானது பெரும்பாலும் சம்பந்தப்பட்ட தனிப்பட்ட மாதிரிகள் எதையும் விஞ்சிவிடும். பல்வேறு அணுகுமுறைகள் உள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், எந்தவொரு திட்டத்தின் வெற்றிக்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றதாக இல்லாதபோது, அது துணை முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், கணக்கீட்டு செலவுகள் மற்றும் வளங்களின் திறமையற்ற பயன்பாடு. எனவே, வைத்திருப்பது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் துறையில், ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகளின் பயன்பாடு ஒரு முழுமையான தேவை அல்ல, ஆனால் இது மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். கணக்கீடுகளைச் செய்ய அனுமதிப்பதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, வகைப்பாடு செய்ய ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குதல்
இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. ஒரு சகாப்தம் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் ஒரு முழுமையான பாஸ் என்பதைக் குறிக்கிறது. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் (என்எஸ்எல்) பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஒரு ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குவதில் உண்மையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. NSL என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை பயிற்சி செயல்முறையில் ஒருங்கிணைக்கிறது, அம்சத் தரவு மற்றும் வரைபடத் தரவு இரண்டையும் மேம்படுத்துவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. பயன்படுத்துவதன் மூலம்