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
இயந்திர கற்றலில் கற்றல் விகிதம் என்ன?
இயந்திர கற்றலின் சூழலில் கற்றல் விகிதம் ஒரு முக்கியமான மாதிரி சரிப்படுத்தும் அளவுருவாகும். முந்தைய பயிற்சிப் படியிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவலின் அடிப்படையில், ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படியிலும் படி அளவை இது தீர்மானிக்கிறது. கற்றல் விகிதத்தை சரிசெய்வதன் மூலம், பயிற்சி தரவு மற்றும் மாதிரியிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் விகிதத்தை நாம் கட்டுப்படுத்தலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
ஏன் மதிப்பீடு பயிற்சிக்கு 80% மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% ஆனால் எதிர்மாறாக இல்லை?
இயந்திர கற்றலின் பின்னணியில் பயிற்சிக்கு 80% வெயிட்டேஜும், மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% வெயிட்டேஜும் பல காரணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு மூலோபாய முடிவாகும். இந்த விநியோகமானது கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் மாதிரியின் செயல்திறனை துல்லியமாக மதிப்பிடுவதற்கும் இடையே சமநிலையை ஏற்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், காரணங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்களைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் எழக்கூடிய சில சாத்தியமான சிக்கல்கள் யாவை, இந்தச் சிக்கல்களை எவ்வாறு தீர்க்கலாம்?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பல சாத்தியமான சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம். இந்த சிக்கல்கள் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சி செயல்முறை, பொதுமைப்படுத்தல் திறன்கள் மற்றும் கணக்கீட்டுத் தேவைகளைப் பாதிக்கலாம். இருப்பினும், இந்த சவால்களை எதிர்கொள்ள பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்படலாம். பெரிய நரம்பியல் பிரச்சனைகளில் ஒன்று
ஆழ்ந்த கற்றலின் பயிற்சி கட்டத்தில் சீரான சாய்வு வம்சாவளி போன்ற தேர்வுமுறை வழிமுறைகளின் பங்கு என்ன?
ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (SGD) போன்ற உகப்பாக்க வழிமுறைகள், ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி கட்டத்தில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. ஆழமான கற்றல், செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைப்பிரிவு, சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளைச் செய்வதற்கும் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. பயிற்சி செயல்முறை மாதிரியின் அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதை உள்ளடக்கியது
TensorFlow இல் "train_neural_network" செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள "ட்ரெய்ன்_நியூரல்_நெட்வொர்க்" செயல்பாடு ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு திறந்த மூல நூலகமாகும், மேலும் "train_neural_network" செயல்பாடு குறிப்பாக நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் பயிற்சி செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இந்தச் செயல்பாடு மாதிரியின் அளவுருக்களை மேம்படுத்துவதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது
தேர்வுமுறை அல்காரிதம் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பின் தேர்வு ஆழமான கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறன் பல்வேறு காரணிகளால் பாதிக்கப்படுகிறது, இதில் தேர்வுமுறை அல்காரிதம் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பின் தேர்வு ஆகியவை அடங்கும். இந்த இரண்டு கூறுகளும் மாதிரியின் திறனைத் தீர்மானிப்பதில் முக்கியப் பங்காற்றுகின்றன. இந்த பதிலில், தேர்வுமுறை அல்காரிதம்கள் மற்றும் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகளின் தாக்கத்தை ஆராய்வோம்.
SVM செயலாக்கத்தில் இன்னும் என்ன கூறுகள் இல்லை மற்றும் எதிர்கால பயிற்சியில் அவை எவ்வாறு மேம்படுத்தப்படும்?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம் (SVM) அல்காரிதம் வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. புதிதாக ஒரு SVM ஐ உருவாக்குவது பல்வேறு கூறுகளை செயல்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது, ஆனால் எதிர்கால பயிற்சிகளில் மேம்படுத்தக்கூடிய சில கூறுகள் இன்னும் உள்ளன. இந்த பதில் விரிவான மற்றும் விரிவான விளக்கத்தை வழங்கும்
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் அம்சங்களை அளவிடுவதன் நோக்கம் என்ன?
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையின் அம்சங்களை அளவிடுதல் துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடைவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அளவிடுதலின் நோக்கம், அம்சங்களை இயல்பாக்குவது, அவை ஒரே அளவில் இருப்பதையும், பின்னடைவு மாதிரியில் ஒப்பிடக்கூடிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்துவதையும் உறுதி செய்வதாகும். இந்த இயல்பாக்கம் செயல்முறை பல்வேறு காரணங்களுக்காக இன்றியமையாதது, ஒருங்கிணைப்பை மேம்படுத்துதல் உட்பட,
பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட மாதிரி எவ்வாறு பயிற்சியளிக்கப்பட்டது, பயிற்சி செயல்பாட்டில் என்ன கருவிகள் பயன்படுத்தப்பட்டன?
எல்லைகளற்ற மருத்துவர்களுக்கு நோய்த்தொற்றுகளுக்கு நுண்ணுயிர் எதிர்ப்பிகளை பரிந்துரைப்பதற்காகப் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரியானது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களின் கலவையைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்டது. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்கியது, அங்கு உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் தொடர்புடைய சரியான வெளியீடு வழங்கப்படுகிறது. ஆழ்ந்த கற்றல், மறுபுறம், குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், எல்லைகள் இல்லாத டாக்டர்களுக்கு உதவுதல் ஊழியர்கள் தொற்றுநோய்களுக்கு நுண்ணுயிர் எதிர்ப்பிகளை பரிந்துரைக்கின்றனர், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2