இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, உருவாக்கப்படும் மாதிரிகளின் திறன் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த பல வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த வரம்புகள் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம் மற்றும் மாதிரி சிக்கலானது போன்ற பல்வேறு அம்சங்களிலிருந்து எழலாம். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான முதன்மை வரம்புகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உண்மையில் கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிடலாம். இந்த ஒப்பீட்டைப் புரிந்து கொள்ள, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் ஒரு மாதிரியில் அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் இருப்பதன் தாக்கங்களை நாம் ஆராய வேண்டும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு வகுப்பாகும்
இயந்திர கற்றலில் மிகைப்படுத்தல் என்றால் என்ன, அது ஏன் நிகழ்கிறது?
இயந்திரக் கற்றலில் அதிகப்படியான பொருத்தம் என்பது ஒரு பொதுவான பிரச்சனையாகும், அங்கு ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் மிகச் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது, ஆனால் புதிய, காணாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறுகிறது. மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாகி, அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக, பயிற்சித் தரவில் உள்ள சத்தம் மற்றும் வெளிப்புறங்களை மனப்பாடம் செய்யத் தொடங்கும் போது இது நிகழ்கிறது. இல்