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
இயற்கை வரைபடங்கள் என்றால் என்ன, அவை நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுமா?
இயற்கை வரைபடங்கள் நிஜ-உலக தரவின் வரைகலை பிரதிநிதித்துவங்களாகும், அங்கு முனைகள் நிறுவனங்களைக் குறிக்கின்றன, மேலும் விளிம்புகள் இந்த நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த வரைபடங்கள் பொதுவாக சமூக வலைப்பின்னல்கள், மேற்கோள் நெட்வொர்க்குகள், உயிரியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பல போன்ற சிக்கலான அமைப்புகளை மாதிரியாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இயற்கை வரைபடங்கள், தரவுகளில் இருக்கும் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் சார்புகளைப் படம்பிடித்து, அவற்றை பல்வேறு இயந்திரங்களுக்கு மதிப்புமிக்கதாக ஆக்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், இயற்கை வரைபடங்களுடன் பயிற்சி
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
மேற்பார்வை மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சியை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை ஒருவர் எப்படி அறிவார்?
மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது இரண்டு அடிப்படை வகையான இயந்திர கற்றல் முன்னுதாரணங்களாகும், அவை தரவின் தன்மை மற்றும் கையில் இருக்கும் பணியின் நோக்கங்களின் அடிப்படையில் தனித்துவமான நோக்கங்களுக்கு சேவை செய்கின்றன. பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைப்பதில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சி ஆகியவற்றை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கு இடையிலான தேர்வு சார்ந்துள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இந்த டுடோரியல் தொடருடன் பின்பற்ற பைதான் 3 பற்றிய அடிப்படை புரிதல் ஏன் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது?
பைதான் 3 பற்றிய அடிப்படை புரிதல் பல காரணங்களுக்காக பைதான் மூலம் நடைமுறை இயந்திர கற்றல் குறித்த இந்த பயிற்சி தொடருடன் பின்பற்ற பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியல் துறையில் பைதான் மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகளில் ஒன்றாகும். அதன் எளிமை, வாசிப்புத்திறன் மற்றும் விரிவான நூலகங்களுக்கு இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தும் போது தரவு அறிவியல் செயல்பாட்டில் தரவை வடிவமைப்பது ஏன் ஒரு முக்கியமான படியாகும்?
TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தும் போது தரவுகளை வடிவமைப்பது தரவு அறிவியல் செயல்பாட்டில் இன்றியமையாத படியாகும். இந்த செயல்முறையானது மூலத் தரவை இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. தரவைத் தயாரித்து வடிவமைப்பதன் மூலம், அது ஒரு சீரான மற்றும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட கட்டமைப்பில் இருப்பதை உறுதிசெய்ய முடியும், இது துல்லியமான மாதிரிப் பயிற்சிக்கு முக்கியமானது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு
இயந்திரக் கற்றல் புதிய எடுத்துக்காட்டுகளில் எவ்வாறு கணிப்புகளைச் செய்கிறது?
இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் ஏற்கனவே உள்ள தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்ட வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் பயன்படுத்தி புதிய எடுத்துக்காட்டுகளில் கணிப்புகளை உருவாக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) ஆய்வகங்களின் சூழலில், கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினுடன் கூடிய சக்திவாய்ந்த மெஷின் லேர்னிங் மூலம் இந்த செயல்முறை எளிதாக்கப்படுகிறது. இயந்திரக் கற்றல் எவ்வாறு கணிப்புகளைச் செய்கிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ள
- வெளியிடப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், EITC/CL/GCP கூகிள் மேகக்கணி தளம், ஜி.சி.பி ஆய்வகங்கள், கிளவுட் எம்.எல் இன்ஜினுடன் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
கிளவுட்டில் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் டேட்டா சயின்ஸ் பணிச்சுமைகளை இயக்குவதற்கு நிலையான வட்டுகளைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
மேகக்கணியில் இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியல் பணிச்சுமைகளை இயக்குவதற்கு நிலையான வட்டுகள் மதிப்புமிக்க ஆதாரமாகும். தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயிற்சியாளர்களின் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் பல நன்மைகளை இந்த வட்டுகள் வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், இந்த நன்மைகளை விரிவாக ஆராய்வோம், அதன் அடிப்படையில் அவற்றின் செயற்கையான மதிப்பின் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், உற்பத்தி தரவு அறிவியலுக்கான நிலையான வட்டு, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியல் பணிச்சுமைகளுக்கு Google Cloud Storage (GCS) ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் (ஜிசிஎஸ்) இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியல் பணிச்சுமைகளுக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. GCS என்பது அளவிடக்கூடிய மற்றும் அதிக அளவில் கிடைக்கும் பொருள் சேமிப்பக சேவையாகும், இது பெரிய அளவிலான தரவுகளுக்கு பாதுகாப்பான மற்றும் நீடித்த சேமிப்பை வழங்குகிறது. இது மற்ற Google கிளவுட் சேவைகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது நிர்வகிப்பதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், உற்பத்தி தரவு அறிவியலுக்கான நிலையான வட்டு, தேர்வு ஆய்வு
தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளின் அடிப்படையில் ஆழமான கற்றல் VMகளைப் பயன்படுத்தி Colabஐ அதிக கம்ப்யூட்டர் சக்தியுடன் மேம்படுத்துவது ஏன் நன்மை பயக்கும்?
ஆழமான கற்றல் VMகளைப் பயன்படுத்தி Colabஐ அதிக கம்ப்யூட்டர் சக்தியுடன் மேம்படுத்துவது தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளுக்கு பல நன்மைகளைத் தரும். இந்த மேம்பாடு மிகவும் திறமையான மற்றும் வேகமான கணக்கீட்டை அனுமதிக்கிறது, பயனர்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் சிக்கலான மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கவும் பயன்படுத்தவும் உதவுகிறது, இறுதியில் மேம்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் உற்பத்தித்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். மேம்படுத்துதலின் முதன்மையான நன்மைகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், கோலாப்பை மேலும் கணக்கீடு மூலம் மேம்படுத்துகிறது, தேர்வு ஆய்வு