மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் செயல்திறன் மதிப்பீட்டின் பின்னணியில், மாதிரி இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு மிக முக்கியமான முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. அவர்களின் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட பயிற்சியாளர்களுக்கு இந்தக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த விதிமுறைகளின் நுணுக்கங்களை ஆராய,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
எந்த அல்காரிதத்திற்கு மற்றதை விட அதிக தரவு தேவை என்பதை எப்படி அறிவது?
இயந்திர கற்றல் துறையில், வெவ்வேறு வழிமுறைகளுக்குத் தேவைப்படும் தரவுகளின் அளவு, அவற்றின் சிக்கலான தன்மை, பொதுமைப்படுத்தல் திறன்கள் மற்றும் தீர்க்கப்படும் சிக்கலின் தன்மை ஆகியவற்றைப் பொறுத்து மாறுபடும். எந்த அல்காரிதத்திற்கு மற்றொன்றை விட அதிக தரவு தேவை என்பதை தீர்மானிப்பது பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் அமைப்பை வடிவமைப்பதில் ஒரு முக்கிய காரணியாக இருக்கும். என்று பல்வேறு காரணிகளை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையே வழக்கமாக பரிந்துரைக்கப்படும் தரவு 80% முதல் 20% வரை பிரிக்கப்படுகிறதா?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையிலான வழக்கமான பிளவு நிலையானது அல்ல மேலும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்து மாறுபடும். இருப்பினும், பொதுவாக 70-80% தரவை பயிற்சிக்காக ஒதுக்கவும், மீதமுள்ள பகுதியை மதிப்பீட்டிற்காக ஒதுக்கவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது, இது சுமார் 20-30% இருக்கும். இந்தப் பிளவு அதை உறுதி செய்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
மாதிரியின் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு பிற தரவைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், பயிற்சி மற்றும் மாதிரிகள் மதிப்பீடு கூடுதல் தரவு பயன்பாடு உண்மையில் அவசியம். ஒரு தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்து மதிப்பிடுவது சாத்தியம் என்றாலும், மற்ற தரவுகளைச் சேர்ப்பது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை பெரிதும் மேம்படுத்தும். இது குறிப்பாக உண்மை
தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருந்தால், ஒருவருக்கு குறைவான மதிப்பீடு தேவை, அதாவது மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியை தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிப்பதன் மூலம் குறைக்க முடியும் என்பது சரியானதா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தரவுத்தொகுப்பு அளவு மற்றும் மதிப்பீட்டுத் தேவைகளுக்கு இடையிலான உறவு சிக்கலானது மற்றும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிக்கும் போது, மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
சோதனை தரவு தொகுப்பு என்றால் என்ன?
ஒரு சோதனைத் தரவுத் தொகுப்பு, இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில், பயிற்சி பெற்ற இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுகளின் துணைக்குழு ஆகும். இது மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படும் பயிற்சி தரவுத் தொகுப்பிலிருந்து வேறுபட்டது. சோதனைத் தரவுத் தொகுப்பின் நோக்கம் எவ்வளவு நன்றாக மதிப்பிடுவது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்புகளாக தரவைப் பிரிப்பது ஏன் முக்கியம்? சரிபார்ப்புக்காக பொதுவாக எவ்வளவு தரவு ஒதுக்கப்படுகிறது?
தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது, ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளுக்கான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு (சிஎன்என்) பயிற்சி அளிப்பதில் முக்கியமான படியாகும். இந்த செயல்முறையானது, எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த துறையில், ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியை ஒதுக்குவது பொதுவான நடைமுறை
சரியான கற்றல் விகிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஏன் முக்கியம்?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பொருத்தமான கற்றல் வீதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது பயிற்சி செயல்முறை மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. பயிற்சி கட்டத்தின் போது மாதிரி அதன் அளவுருக்களை புதுப்பிக்கும் படி அளவை கற்றல் வீதம் தீர்மானிக்கிறது. நன்கு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கற்றல் விகிதம் வழிவகுக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், பயிற்சி மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
ஆழ்ந்த கற்றலில் MNIST தரவுத்தொகுப்புடன் பணிபுரியும் போது தரவை மாற்றுவது ஏன் முக்கியமானது?
ஆழ்ந்த கற்றலில் MNIST தரவுத்தொகுப்புடன் பணிபுரியும் போது தரவை மாற்றுவது இன்றியமையாத படியாகும். MNIST தரவுத்தொகுப்பு என்பது கணினி பார்வை மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவரிசை தரவுத்தொகுப்பாகும். இது கையால் எழுதப்பட்ட இலக்கப் படங்களின் பெரிய தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொரு படத்திலும் குறிப்பிடப்படும் இலக்கத்தைக் குறிக்கும் தொடர்புடைய லேபிள்கள். தி
ஆழமான கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சோதனை செய்வதற்கும் தரவைப் பிரிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பீடு செய்வதே ஆழ்ந்த கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளை பயிற்சி மற்றும் சோதனை என பிரிப்பதன் நோக்கம். மாடல் கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளில் எவ்வளவு சிறப்பாகக் கணிக்க முடியும் என்பதை மதிப்பிடுவதற்கும், ஒரு மாதிரி மிகவும் நிபுணத்துவம் பெற்றால் ஏற்படும் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்ப்பதற்கும் இந்த நடைமுறை அவசியம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், தேதி, டேடாசெட்கள், தேர்வு ஆய்வு