பூனைகள் மற்றும் நாய்களின் பல படங்களின் விஷயத்தில் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) பயன்படுத்தப்படுமா, ஏற்கனவே உள்ள படங்களின் அடிப்படையில் புதிய படங்களை உருவாக்குமா?
நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது கூகுளால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது நிலையான அம்ச உள்ளீடுகளுடன் கட்டமைக்கப்பட்ட சிக்னல்களைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த கட்டமைப்பானது, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு மேம்படுத்தக்கூடிய தரவு உள்ளார்ந்த கட்டமைப்பைக் கொண்டிருக்கும் சூழ்நிலைகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். கொண்ட சூழலில்
பயிற்சித் தொகுப்புகளை மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்த முடியுமா மற்றும் அது பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் செயல்திறனில் என்ன தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது?
இயந்திரக் கற்றலில் பயிற்சித் தொகுப்புகளை மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்துவது என்பது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடிய ஒரு பொதுவான நடைமுறையாகும். அதே பயிற்சி தரவை மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்துவதன் மூலம், மாதிரி அதன் தவறுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் அதன் முன்கணிப்பு திறன்களை மேம்படுத்தலாம். இருப்பினும், சாத்தியமான நன்மைகள் மற்றும் தீமைகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட தொகுதி அளவு என்ன?
ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட தொகுதி அளவு, கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு வளங்கள், மாதிரியின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் அளவு போன்ற பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. பொதுவாக, தொகுதி அளவு என்பது பயிற்சியின் போது மாதிரியின் அளவுருக்கள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை நிர்ணயிக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ஆகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், மாதிரி பகுப்பாய்வு, தேர்வு ஆய்வு
மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடும்போது சரிபார்ப்பு இழப்பு மெட்ரிக் ஏன் முக்கியமானது?
ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதில் சரிபார்ப்பு இழப்பு அளவீடு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. மாடல் பார்க்காத தரவுகளில் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை இது வழங்குகிறது, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் மாதிரித் தேர்வு, ஹைபர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்கள் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. சரிபார்ப்பு இழப்பைக் கண்காணிப்பதன் மூலம்
பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பதற்கு முன் தரவுத்தொகுப்பை மாற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பதற்கு முன் தரவுத்தொகுப்பை மாற்றுவது இயந்திரக் கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கியமான நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக ஒருவரின் சொந்த K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வழிமுறையைப் பயன்படுத்தும் போது. இந்த செயல்முறை தரவு சீரற்றதாக இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, இது பக்கச்சார்பற்ற மற்றும் நம்பகமான மாதிரி செயல்திறன் மதிப்பீட்டை அடைவதற்கு அவசியம். மாற்றுவதற்கான முதன்மைக் காரணம்
சோதனை அனுமானங்களின் சூழலில் தீர்மானிக்க குணகம் (R-squared) என்ன அளவிடுகிறது?
நிர்ணய குணகம், R-squared என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது இயந்திர கற்றலில் அனுமானங்களை சோதிக்கும் சூழலில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு புள்ளிவிவர அளவாகும். இது ஒரு பின்னடைவு மாதிரியின் பொருத்தத்தின் நன்மை பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது மற்றும் சார்பு மாறிகளில் உள்ள மாறுபாட்டின் விகிதத்தை மதிப்பிட உதவுகிறது, இது சுயாதீன மாறிகள் மூலம் விளக்கப்படலாம்.
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் சரியான அல்காரிதம் மற்றும் அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் சரியான அல்காரிதம் மற்றும் அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது. பின்னடைவு என்பது ஒரு சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாகக் காட்டப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் நுட்பமாகும். கணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு பணிகளுக்கு இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
ML நுண்ணறிவு முக்கோணத்தின்படி, ஒரு வணிகத்திற்கான மாதிரியின் செயல்திறனில் சிக்கல் இருக்கும்போது மீறக்கூடிய மூன்று சாத்தியமான அனுமானங்கள் யாவை?
ML நுண்ணறிவு முக்கோணம் என்பது ஒரு வணிகத்திற்கான மாதிரியின் செயல்திறனில் சிக்கல் இருக்கும்போது மீறக்கூடிய சாத்தியமான அனுமானங்களை அடையாளம் காண உதவும் ஒரு கட்டமைப்பாகும். இந்த கட்டமைப்பு, செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக டென்சர்ஃப்ளோ ஃபண்டமெண்டல்ஸ் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ எக்ஸ்டெண்டட் (டிஎஃப்எக்ஸ்) சூழலில், மாதிரி புரிதலின் குறுக்குவெட்டில் கவனம் செலுத்துகிறது மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), மாதிரி புரிதல் மற்றும் வணிக யதார்த்தம், தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு சிக்கல்களில் தரவு இயல்பாக்கம் ஏன் முக்கியமானது மற்றும் அது மாதிரி செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
தரவு இயல்பாக்கம் என்பது பின்னடைவு சிக்கல்களில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் இது மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கிறது. இந்த சூழலில், உள்ளீட்டு அம்சங்களை ஒரு நிலையான வரம்பிற்கு அளவிடும் செயல்முறையை இயல்பாக்கம் குறிக்கிறது. அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், அனைத்து அம்சங்களும் ஒரே மாதிரியான அளவுகளைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிசெய்கிறோம், இது சில அம்சங்களை ஆதிக்கம் செலுத்துவதைத் தடுக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, பின்னடைவு சிக்கல்களை தீர்க்க டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
மாடல் செயல்திறனின் அடிப்படையில் அண்டர்ஃபிட்டிங் எப்படி ஓவர் ஃபிட்டிங்கிலிருந்து வேறுபடுகிறது?
அண்டர்ஃபிட்டிங் மற்றும் ஓவர் ஃபிட்டிங் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் இரண்டு பொதுவான பிரச்சனைகளாகும், அவை அவற்றின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம். மாதிரி செயல்திறனைப் பொறுத்தவரை, தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களைப் பிடிக்க ஒரு மாதிரி மிகவும் எளிமையானதாக இருக்கும்போது, குறைவான முன்கணிப்பு துல்லியம் ஏற்படுகிறது. மறுபுறம், ஒரு மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கும்போது அதிகப்படியான பொருத்தம் நிகழ்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 2, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2