இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் புதிய, காணாத தரவைக் கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்த கற்றுக்கொள்ள முடியும். லேபிளிடப்படாத தரவுகளின் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு எதை உள்ளடக்கியது?
இயந்திரக் கற்றலில் பெயரிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு பல முக்கிய படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. பெயரிடப்படாத தரவு என்பது முன் வரையறுக்கப்பட்ட இலக்கு லேபிள்கள் அல்லது வகைகளைக் கொண்டிருக்காத தரவைக் குறிக்கிறது. கிடைக்கக்கூடிய வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் அடிப்படையில் புதிய, காணாத தரவை துல்லியமாக கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதே குறிக்கோள்.
இயந்திர கற்றலில் ஒரு மாதிரியின் வரையறை என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் ஒரு மாதிரியானது, வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ஒரு கணிதப் பிரதிநிதித்துவம் அல்லது வழிமுறையைக் குறிக்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் இது ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், மேலும் பட அங்கீகாரம் முதல் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் வரை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இல்
K இன் தேர்வு K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வகைப்பாடு முடிவை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
K அருகாமையில் உள்ள K இன் தேர்வு (KNN) அல்காரிதம் வகைப்பாடு முடிவை தீர்மானிப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. புதிய தரவுப் புள்ளியை வகைப்படுத்துவதற்குக் கருதப்படும் அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் எண்ணிக்கையை K குறிக்கிறது. இது சார்பு மாறுபாடு வர்த்தகம், முடிவெடுக்கும் எல்லை மற்றும் KNN அல்காரிதத்தின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. K இன் மதிப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளுடன் வகைப்பாடு அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
TFX இல் மதிப்பீட்டாளர் கூறுகளின் நோக்கம் என்ன?
TFX இல் உள்ள Evaluator கூறு, அதாவது TensorFlow Extended, ஒட்டுமொத்த இயந்திர கற்றல் பைப்லைனில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதும் அவற்றின் செயல்திறனைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதும் இதன் நோக்கமாகும். மாதிரிகள் செய்த கணிப்புகளை நில உண்மை லேபிள்களுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம், மதிப்பீட்டாளர் கூறு செயல்படுத்துகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் மற்றும் கூறுகள், தேர்வு ஆய்வு
ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது ML-குறிப்பிட்ட கருத்தில் என்னென்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட கருத்துகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்
இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுவதில் மதிப்பீட்டுத் தரவின் பங்கு என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுவதில் மதிப்பீட்டு தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது மாடல் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதற்கான மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிட உதவுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் மெஷின் லேர்னிங்கிற்கான கூகுள் கருவிகளின் சூழலில், மதிப்பீட்டுத் தரவு
இயந்திர கற்றல் திட்டங்களின் வெற்றிக்கு மாதிரி தேர்வு எவ்வாறு உதவுகிறது?
மாதிரித் தேர்வு என்பது இயந்திரக் கற்றல் திட்டங்களின் முக்கியமான அம்சமாகும், இது அவர்களின் வெற்றிக்கு கணிசமாக பங்களிக்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கான கூகுள் கருவிகளின் சூழலில், துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடைவதற்கு மாதிரித் தேர்வின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். மாதிரி தேர்வு குறிக்கிறது
இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வு சம்பந்தப்பட்ட ஏழு படிகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்கு வழிகாட்டும் ஏழு அத்தியாவசிய படிகளைக் கொண்டுள்ளது. மாதிரிகளின் துல்லியம், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த படிகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், இந்த ஒவ்வொரு படிகளையும் விரிவாக ஆராய்வோம், இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வு பற்றிய விரிவான புரிதலை வழங்குகிறது. படி
இயந்திர கற்றலுடன் பணிபுரியும் செயல்பாட்டில் உள்ள முக்கிய படிகள் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலுடன் பணிபுரிவது, இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் வெற்றிகரமான மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்துதலுக்கு முக்கியமான பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிகளை தரவு சேகரிப்பு மற்றும் முன் செயலாக்கம், மாதிரி தேர்வு மற்றும் பயிற்சி, மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் சரிபார்த்தல் மற்றும் மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு என பரவலாக வகைப்படுத்தலாம். ஒவ்வொரு அடியும் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
உங்கள் இயந்திர கற்றல் பணிக்கு பொருத்தமான மாதிரியை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது?
இயந்திர கற்றல் பணிக்கு பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது AI அமைப்பின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். மாதிரி தேர்வு செயல்முறையானது உகந்த செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த பல்வேறு காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் உள்ள படிகளைப் பற்றி விவாதிப்போம், விரிவான மற்றும் விரிவானது