இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள சார்புகளை ஒருவர் எவ்வாறு கண்டறிவது மற்றும் இந்த சார்புகளை எவ்வாறு தடுப்பது?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் சார்புகளைக் கண்டறிவது நியாயமான மற்றும் நெறிமுறை AI அமைப்புகளை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், அம்சத் தேர்வு, மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உள்ளிட்ட இயந்திரக் கற்றல் குழாயின் பல்வேறு நிலைகளில் இருந்து சார்புகள் எழலாம். சார்புகளைக் கண்டறிவது புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு, கள அறிவு மற்றும் விமர்சன சிந்தனை ஆகியவற்றின் கலவையை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், நாங்கள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
மற்றொரு ML தீர்விலிருந்து தரவில் சார்பு இருப்பதைக் கண்டறிய ML ஐப் பயன்படுத்துவது சாத்தியமா?
மற்றொரு ML தீர்விலிருந்து தரவில் சார்பு இருப்பதைக் கண்டறிய இயந்திர கற்றலை (ML) பயன்படுத்துவது உண்மையில் சாத்தியமாகும். ML அல்காரிதம்கள் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் தரவுகளில் அவர்கள் கண்டறிந்த வடிவங்களின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், இந்த வழிமுறைகள் கவனக்குறைவாக பயிற்சித் தரவில் இருக்கும் சார்புகளைக் கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் நிலைநிறுத்தலாம். எனவே, இது முக்கியமானதாகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களை தொடர்ந்து சோதித்து அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?
சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களைச் சோதித்து அடையாளம் காண்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் பிற தொடர்புடைய தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி சாட்போட்களை உருவாக்கும் களத்தில் மிக முக்கியமானது. தொடர்ச்சியான சோதனை மற்றும் பலவீனங்களை அடையாளம் காண்பது, சாட்போட்டின் செயல்திறன், துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்த டெவலப்பர்களை அனுமதிக்கிறது.
பயிற்சியின் போது சாட்போட்டின் வெளியீட்டைக் கண்காணிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
பயிற்சியின் போது சாட்போட்டின் வெளியீட்டைக் கண்காணிப்பதன் நோக்கம், சாட்போட் துல்லியமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள முறையில் பதில்களைக் கற்றுக்கொள்வதையும் உருவாக்குவதையும் உறுதி செய்வதாகும். சாட்போட்டின் வெளியீட்டை உன்னிப்பாகக் கவனிப்பதன் மூலம், பயிற்சிச் செயல்பாட்டின் போது ஏற்படும் ஏதேனும் சிக்கல்கள் அல்லது பிழைகளை நாம் கண்டறிந்து தீர்க்க முடியும். இந்த கண்காணிப்பு செயல்முறை ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், சாட்போட்டுடன் தொடர்புகொள்வது, தேர்வு ஆய்வு