நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்கள் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதிலும் தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதிலும் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த வழிமுறைகள் மனித மூளையின் கட்டமைப்பால் ஈர்க்கப்பட்ட கணுக்களின் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட பயிற்றுவிக்கவும் பயன்படுத்தவும், பல முக்கிய அளவுருக்கள் அவசியம்
டென்சர்போர்டு என்றால் என்ன?
TensorBoard என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது பொதுவாக Google இன் திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமான TensorFlow உடன் தொடர்புடையது. காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளின் தொகுப்பை வழங்குவதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்ளவும், பிழைத்திருத்தவும், மேம்படுத்தவும் பயனர்களுக்கு உதவும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. TensorBoard பயனர்களின் பல்வேறு அம்சங்களைக் காட்சிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
TensorFlow என்றால் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. டென்சர்ஃப்ளோ குறிப்பாக அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றிற்காக அறியப்படுகிறது, இது இருவருக்கும் பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
வகைப்படுத்தி என்றால் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில் வகைப்படுத்தி என்பது கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டு தரவுப் புள்ளியின் வகை அல்லது வகுப்பைக் கணிக்க பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியாகும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலில் இது ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், அங்கு அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட பயிற்சித் தரவிலிருந்து கண்ணுக்குப் புலப்படாத தரவைக் கணிக்கக் கற்றுக்கொள்கிறது. வகைப்படுத்திகள் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சிக்கு அனுமதிக்கும் ஒரு பயன்முறையாகும். மாதிரி உருவாக்கத்தின் முன்மாதிரி மற்றும் பிழைத்திருத்த நிலைகளின் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். டென்சர் ஃப்ளோவில், ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது மரபார்ந்த வரைபட அடிப்படையிலான செயல்பாட்டிற்கு மாறாக, உறுதியான மதிப்புகளைத் திரும்ப உடனடியாகச் செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு வழியாகும்.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இலிருந்து ஏன் அமர்வுகள் அகற்றப்பட்டன?
TensorFlow 2.0 இல், ஆர்வமுள்ள செயலாக்கத்திற்கு ஆதரவாக அமர்வுகளின் கருத்து அகற்றப்பட்டது, ஏனெனில் ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல் உடனடியாக மதிப்பீடு செய்வதற்கும் செயல்பாடுகளை எளிதாக பிழைத்திருத்துவதற்கும் அனுமதிக்கிறது, இதனால் செயல்முறை மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் பைத்தோனிக் ஆகும். இந்த மாற்றம் TensorFlow எவ்வாறு இயங்குகிறது மற்றும் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்கிறது என்பதில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. TensorFlow 1.x இல், அமர்வுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகளை அச்சிடுதல்
இயந்திர கற்றலைச் செய்யும் AI மாதிரியை ஒருவர் எவ்வாறு செயல்படுத்துவது?
இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்யும் AI மாதிரியைச் செயல்படுத்த, இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள அடிப்படைக் கருத்துகள் மற்றும் செயல்முறைகளைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைக்குழு ஆகும், இது வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் அமைப்புகளுக்கு உதவுகிறது. Google Cloud Machine Learning ஒரு தளத்தையும் கருவிகளையும் வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
மேம்பட்ட தேடல் திறன்கள் ஒரு இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு விஷயமா?
மேம்பட்ட தேடல் திறன்கள் உண்மையில் மெஷின் லேர்னிங்கின் (எம்எல்) ஒரு முக்கிய பயன்பாடாகும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க தரவுகளுக்குள் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அடையாளம் காண வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. மேம்பட்ட தேடல் திறன்களின் பின்னணியில், இயந்திர கற்றல், மிகவும் பொருத்தமான மற்றும் துல்லியமானவற்றை வழங்குவதன் மூலம் தேடல் அனுபவத்தை கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
குழும கற்றல் என்றால் என்ன?
குழும கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றல் நுட்பமாகும், இது பல மாதிரிகளை இணைப்பதன் மூலம் ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பல பலவீனமான கற்பவர்களை இணைப்பதன் மூலம் எந்தவொரு தனிப்பட்ட மாடலை விடவும் சிறப்பாகச் செயல்படும் ஒரு வலுவான கற்றலை உருவாக்க முடியும் என்ற கருத்தை இது மேம்படுத்துகிறது. கணிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்த இந்த அணுகுமுறை பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் பணிகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு அனைத்தும் மிகை அளவுருக்களா?
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு ஆகியவை இயந்திரக் கற்றலில் உண்மையில் முக்கியமான அம்சங்களாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒவ்வொரு சொல்லையும் தனித்தனியாக ஆராய்வோம். தொகுதி அளவு: பயிற்சியின் போது மாதிரியின் எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் என்பது தொகுதி அளவு. அது விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்