பெரிய மொழியியல் மாதிரிகள் என்றால் என்ன?
பெரிய மொழியியல் மாதிரிகள் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் குறிப்பிடத்தக்க வளர்ச்சி மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு பயன்பாடுகளில் முக்கியத்துவம் பெற்றுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான பயிற்சித் தரவு மற்றும் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மனிதனைப் போன்ற உரையைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், நாங்கள்
பரிமாற்றக் கற்றல் என்றால் என்ன, ஏன் TensorFlow.jsக்கு இது ஒரு முக்கிய பயன்பாடாகும்?
இடமாற்றக் கற்றல் என்பது ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும், இது புதிய பணிகளைத் தீர்ப்பதற்கான தொடக்கப் புள்ளியாக முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாதிரியை எடுத்து, அதன் கற்றறிந்த அறிவை வேறு ஆனால் தொடர்புடைய சிக்கலைத் தீர்க்க மீண்டும் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் மாதிரியை உருவாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
ஆவண வகைப்பாட்டிற்கான நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (என்எஸ்எல்) மாதிரியை உருவாக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது, அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரு வலுவான மற்றும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் முக்கியமானவை. இந்த விளக்கத்தில், அத்தகைய மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான விரிவான செயல்முறையை நாங்கள் ஆராய்வோம், ஒவ்வொரு அடியையும் பற்றிய விரிவான புரிதலை வழங்குவோம். படி 1: தரவு தயாரிப்பு முதல் படி சேகரிப்பு மற்றும்
டென்சர்ஃப்ளோ ஹப் எவ்வாறு கூட்டு மாதிரி வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கிறது?
TensorFlow Hub என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் கூட்டு மாதிரி வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இது முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளின் மையப்படுத்தப்பட்ட களஞ்சியத்தை வழங்குகிறது, இது AI சமூகத்தால் எளிதாகப் பகிரப்படலாம், மீண்டும் பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் மேம்படுத்தலாம். இது ஒத்துழைப்பை வளர்க்கிறது மற்றும் புதிய மாதிரிகளின் வளர்ச்சியை துரிதப்படுத்துகிறது, ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கான நேரத்தையும் முயற்சியையும் மிச்சப்படுத்துகிறது.
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
பொருள் கண்டறிதல் மாதிரிகளுக்கான பயிற்சி செயல்முறையை பரிமாற்ற கற்றல் எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது?
பரிமாற்ற கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும், இது பொருள் கண்டறிதல் மாதிரிகளுக்கான பயிற்சி செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இது ஒரு பணியிலிருந்து மற்றொன்றுக்கு கற்றுக்கொண்ட அறிவை மாற்றுவதற்கு உதவுகிறது, முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள் மற்றும் தேவையான பயிற்சி தரவின் அளவை கணிசமாக குறைக்க மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. Google Cloud இன் சூழலில்