திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லை என்றாலும், மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிக்கு பயிற்சி தேவையா?
இயந்திரக் கற்றலில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரியானது, முன்வரையறுக்கப்பட்ட லேபிள்கள் இல்லாமல் தரவுக்குள் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருப்பதால், பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில்லை என்றாலும், தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியானது இன்னும் ஒரு பயிற்சி செயல்முறையை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
முக்கிய அம்சங்களைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு படத்தின் பரிமாணத்தைக் குறைக்க பூலிங் லேயர்கள் எவ்வாறு உதவுகின்றன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) முக்கிய அம்சங்களைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு படங்களின் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் பூலிங் அடுக்குகள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில், சிஎன்என்கள் பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் சொற்பொருள் பிரிவு போன்ற பணிகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருப்பதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. பூலிங் அடுக்குகள் சிஎன்என்களின் ஒருங்கிணைந்த அங்கமாகும் மற்றும் பங்களிக்கின்றன
நெட்வொர்க் மூலம் படங்களை அனுப்புவதற்கு முன் நாம் ஏன் அவற்றைத் தட்டையாக்க வேண்டும்?
ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மூலம் படங்களை அனுப்புவதற்கு முன் அவற்றைத் தட்டையாக்குவது படத் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். இந்த செயல்முறை இரு பரிமாண படத்தை ஒரு பரிமாண வரிசையாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. படங்களைத் தட்டையாக்குவதற்கான முதன்மைக் காரணம், உள்ளீட்டுத் தரவை நரம்பியல் மூலம் எளிதாகப் புரிந்துகொண்டு செயலாக்கக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுவதாகும்.
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்செயலாக்குவதற்கு பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை என்ன?
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போன்ற பணிகளுக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (CNNs) சூழலில். முன்செயலாக்கத்தின் தரம் மற்றும் செயல்திறன் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் ஒட்டுமொத்த வெற்றியை கணிசமாக பாதிக்கலாம்
CNN இல் உள்ள அம்ச வரைபடங்களை பூலிங் எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது, மேலும் அதிகபட்சமாக பூலிங்கின் நோக்கம் என்ன?
பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) அம்ச வரைபடங்களின் பரிமாணத்தை எளிமைப்படுத்தவும் குறைக்கவும் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து மிக முக்கியமான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்துப் பாதுகாப்பதில் இது முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. சிஎன்என்களில், பூலிங் பொதுவாக கன்வல்யூஷனல் லேயர்களைப் பயன்படுத்திய பிறகு செய்யப்படுகிறது. சேகரிப்பின் நோக்கம் இரு மடங்கு:
சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தில் தேவையற்ற நெடுவரிசைகளை கைவிடுவதற்கு முன் அசல் தரவு சட்டகத்தின் நகலை உருவாக்குவது ஏன் நன்மை பயக்கும்?
மெஷின் லேர்னிங்கில் சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தும்போது, தேவையற்ற நெடுவரிசைகளைக் கைவிடுவதற்கு முன் அசல் தரவு சட்டத்தின் நகலை உருவாக்குவது நன்மை பயக்கும். இந்த நடைமுறை பல நோக்கங்களுக்கு உதவுகிறது மற்றும் உண்மை அறிவின் அடிப்படையில் செயற்கையான மதிப்பைக் கொண்டுள்ளது. முதலாவதாக, அசல் தரவு சட்டத்தின் நகலை உருவாக்குவது அசல் தரவு பாதுகாக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், டைட்டானிக் தரவுத்தொகுப்புடன் சராசரி மாற்றம், தேர்வு ஆய்வு
அளவிடுதல் மற்றும் பயிற்சி செயல்முறையின் அடிப்படையில் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதத்தின் சில வரம்புகள் என்ன?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் என்பது இயந்திரக் கற்றலில் பிரபலமான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் வகைப்பாடு அல்காரிதம் ஆகும். இது ஒரு அளவுரு அல்லாத முறையாகும், இது ஒரு புதிய தரவு புள்ளியின் அண்டை தரவு புள்ளிகளின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது. KNN அதன் பலங்களைக் கொண்டிருந்தாலும், அளவிடுதல் மற்றும் அதன் அடிப்படையில் சில வரம்புகளையும் கொண்டுள்ளது
நரம்பியல் வலையமைப்பில் செயல்படும் இடத்தைக் காட்சிப்படுத்த, செயல்படுத்தும் அட்லஸ்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம்?
ஆக்டிவேஷன் அட்லஸ்கள் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கில் செயல்படும் இடத்தைக் காட்சிப்படுத்துவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். ஆக்டிவேஷன் அட்லஸ்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கு, முதலில் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பின்னணியில் என்ன செயல்பாடுகள் உள்ளன என்பதை தெளிவாகப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பில், செயல்பாடுகள் ஒவ்வொன்றின் வெளியீடுகளையும் குறிக்கின்றன
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைத் தவிர, ஸ்கிகிட்-லேர்ன் வழங்கும் சில பணிகளுக்கான கருவிகள் யாவை?
Scikit-learn, Python இல் உள்ள பிரபலமான இயந்திர கற்றல் நூலகம், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு அப்பால் பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. scikit-learn வழங்கும் இந்த கூடுதல் பணிகள் நூலகத்தின் ஒட்டுமொத்த திறன்களை மேம்படுத்தி தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் கையாளுதலுக்கான ஒரு விரிவான கருவியாக மாற்றுகிறது. இந்த பதிலில், சில பணிகளை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஸ்கிக்கிட்-கற்க, தேர்வு ஆய்வு