லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லை என்றாலும், மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிக்கு பயிற்சி தேவையா?
இயந்திரக் கற்றலில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரியானது, முன்வரையறுக்கப்பட்ட லேபிள்கள் இல்லாமல் தரவுக்குள் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருப்பதால், பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில்லை என்றாலும், தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியானது இன்னும் ஒரு பயிற்சி செயல்முறையை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
இயந்திர கற்றலில் சராசரி ஷிப்ட் கிளஸ்டரிங்கின் சில பயன்பாடுகள் யாவை?
சராசரி ஷிப்ட் கிளஸ்டரிங் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு பிரபலமான வழிமுறையாகும், இது மேற்பார்வை செய்யப்படாத கிளஸ்டரிங் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கணினி பார்வை, பட செயலாக்கம், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் வடிவ அங்கீகாரம் உள்ளிட்ட பல்வேறு களங்களில் இது பல்வேறு பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், இயந்திர கற்றலில் சராசரி ஷிப்ட் கிளஸ்டரிங்கின் சில முக்கிய பயன்பாடுகளை ஆராய்வோம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், சராசரி மாற்றம் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
யூக்ளிடியன் தூரம் என்றால் என்ன மற்றும் இயந்திர கற்றலில் இது ஏன் முக்கியமானது?
யூக்ளிடியன் தூரம் என்பது கணிதத்தில் ஒரு அடிப்படைக் கருத்து மற்றும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது யூக்ளிடியன் இடைவெளியில் இரண்டு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள நேர்கோட்டு தூரத்தின் அளவீடு ஆகும். இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில், தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமை அல்லது ஒற்றுமையின்மையைக் கணக்கிட யூக்ளிடியன் தூரம் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், யூக்ளிடியன் தூரம், தேர்வு ஆய்வு
உற்பத்தி ML வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு ML பொறியியலில் அடிப்படை உண்மை மற்றும் தரவை மாற்றுவதன் மூலம் ஏற்படும் சவால்களை TFX எவ்வாறு எதிர்கொள்கிறது?
TFX (TensorFlow Extended) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பாகும், இது ML பொறியியலில் உற்பத்தி ML வரிசைப்படுத்தல்களுக்கான அடிப்படை உண்மை மற்றும் தரவை மாற்றுவதன் மூலம் ஏற்படும் சவால்களை எதிர்கொள்ளும். இந்த சவால்களை திறம்பட கையாளவும் மற்றும் உற்பத்தியில் ML மாடல்களின் சீரான செயல்பாட்டை உறுதி செய்யவும் இது ஒரு விரிவான கருவிகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை வழங்குகிறது. முக்கிய சவால்களில் ஒன்று