பெயரிடப்பட்ட தரவு என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் என்ற களத்தில் லேபிளிடப்பட்ட தரவு, குறிப்பிட்ட லேபிள்கள் அல்லது வகைகளுடன் குறியிடப்பட்ட அல்லது குறிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. இந்த லேபிள்கள், இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அடிப்படை உண்மை அல்லது குறிப்புகளாகச் செயல்படுகின்றன. தரவு புள்ளிகளை அவற்றின் மூலம் இணைப்பதன் மூலம்
முன்கணிப்பை விட அனுமானம் மாதிரி பயிற்சியின் ஒரு பகுதியா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், "அனுமானம் என்பது முன்கணிப்பைக் காட்டிலும் மாதிரிப் பயிற்சியின் ஒரு பகுதியாகும்" என்ற கூற்று முற்றிலும் துல்லியமாக இல்லை. அனுமானம் மற்றும் கணிப்பு ஆகியவை இயந்திர கற்றல் பைப்லைனில் வெவ்வேறு நிலைகளாகும், ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நோக்கத்திற்கு சேவை செய்கின்றன மற்றும் வெவ்வேறு புள்ளிகளில் நிகழ்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
"gCloud ml-engine jobs submit training" என்பது ஒரு பயிற்சி வேலையைச் சமர்ப்பிக்க சரியான கட்டளையா?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் பயிற்சி வேலையைச் சமர்ப்பிப்பதற்கான "gCloud ml-engine jobs submit the training" என்ற கட்டளை உண்மையில் சரியான கட்டளையாகும். இந்த கட்டளையானது Google Cloud SDK (மென்பொருள் மேம்பாட்டு கிட்) இன் ஒரு பகுதியாகும், மேலும் இது Google Cloud வழங்கும் இயந்திர கற்றல் சேவைகளுடன் தொடர்புகொள்வதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த கட்டளையை இயக்கும் போது, உங்களுக்குத் தேவை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் - வரலாறு மற்றும் வன்பொருள்
இயந்திர கற்றல் தளங்கள் பயன்படுத்த இலவசமா?
இயந்திர கற்றல் தளங்கள் அவற்றின் விலை மாதிரிகளின் அடிப்படையில் மாறுபடும். சில இயந்திர கற்றல் தளங்கள் சில அம்சங்கள் அல்லது வரையறுக்கப்பட்ட பயன்பாட்டுக்கான இலவச அணுகலை வழங்குகின்றன, மற்றவை தங்கள் சேவைகளுக்கான முழு அணுகலுக்கு கட்டணம் செலுத்த வேண்டியிருக்கும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கைப் பொறுத்தவரை, குறிப்பிட்டதைப் பொறுத்து இலவச மற்றும் கட்டண விருப்பங்கள் இரண்டும் உள்ளன
ஒரு நிலையான வட்டில் தொகுதி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது வெவ்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் அதன் செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் (எம்எல்) மற்றும் கூகுள் கிளவுட் ஏஐ ப்ளாட்ஃபார்மை உற்பத்தித் தரவு அறிவியலுக்குப் பயன்படுத்தும் போது, தொடர்ச்சியான வட்டில் உள்ள தொகுதி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது, செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் (ஏஐ) வெவ்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் அதன் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். தொகுதி அளவு என்பது தரவு சேமிக்கப்பட்ட நிலையான அளவிலான துகள்களைக் குறிக்கிறது
பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் நோக்கம் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வது ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஒரு குறிப்பிட்ட பணி அல்லது தரவுத்தொகுப்புக்கு முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை மாற்றியமைக்கும் நோக்கத்திற்காக இது உதவுகிறது, இதன் மூலம் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக மாற்றுகிறது. இந்த செயல்முறையை சரிசெய்வதை உள்ளடக்கியது
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் டென்சர்ஃப்ளோவின் மதிப்பீட்டாளர் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி நேரியல் வகைப்படுத்தியை எவ்வாறு உருவாக்குவது?
Google Cloud Machine Learning இல் TensorFlow இன் Estimator Framework ஐப் பயன்படுத்தி நேரியல் வகைப்படுத்தியை உருவாக்க, தரவுத் தயாரிப்பு, மாதிரி வரையறை, பயிற்சி, மதிப்பீடு மற்றும் கணிப்பு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய படிப்படியான செயல்முறையைப் பின்பற்றலாம். இந்த விரிவான விளக்கம் இந்த ஒவ்வொரு படிநிலையிலும் உங்களுக்கு வழிகாட்டும், உண்மை அறிவின் அடிப்படையில் ஒரு செயற்கையான மதிப்பை வழங்கும். 1. தரவு தயாரிப்பு: கட்டுவதற்கு முன் a
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்புச் சேவையைப் பயன்படுத்துவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்பு சேவையைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையானது, கணிப்புகளை அளவீடு செய்ய, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் பயனர்களுக்கு உதவும் பல படிகளை உள்ளடக்கியது. கூகுள் கிளவுட் AI இயங்குதளத்தின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும் இந்தச் சேவையானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களில் கணிப்புகளை இயக்குவதற்கான சர்வர்லெஸ் தீர்வை வழங்குகிறது, பயனர்கள் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.