ஒரு மாடல் சரியாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை எப்படி அறிவது? துல்லியம் ஒரு முக்கிய குறிகாட்டியா மற்றும் அது 90% க்கு மேல் இருக்க வேண்டுமா?
ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரி சரியாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிப்பது மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் முக்கியமான அம்சமாகும். ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதில் துல்லியம் ஒரு முக்கியமான மெட்ரிக் (அல்லது ஒரு முக்கிய மெட்ரிக்) என்றாலும், அது நன்கு பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் ஒரே குறிகாட்டியாக இருக்காது. 90% க்கு மேல் துல்லியத்தை அடைவது உலகளாவியது அல்ல
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
மாடல் பயிற்சியில் முன்னர் பயன்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுக்கு எதிராக ML மாதிரியை சோதிப்பது இயந்திர கற்றலில் சரியான மதிப்பீட்டு கட்டமா?
இயந்திரக் கற்றலில் மதிப்பீட்டுக் கட்டமானது அதன் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு தரவுக்கு எதிராக மாதிரியை சோதிப்பதை உள்ளடக்கிய ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஒரு மாதிரியை மதிப்பிடும்போது, பயிற்சி கட்டத்தில் மாதிரியால் பார்க்கப்படாத தரவைப் பயன்படுத்த பொதுவாக பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இது பாரபட்சமற்ற மற்றும் நம்பகமான மதிப்பீட்டு முடிவுகளை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
முன்கணிப்பை விட அனுமானம் மாதிரி பயிற்சியின் ஒரு பகுதியா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், "அனுமானம் என்பது முன்கணிப்பைக் காட்டிலும் மாதிரிப் பயிற்சியின் ஒரு பகுதியாகும்" என்ற கூற்று முற்றிலும் துல்லியமாக இல்லை. அனுமானம் மற்றும் கணிப்பு ஆகியவை இயந்திர கற்றல் பைப்லைனில் வெவ்வேறு நிலைகளாகும், ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நோக்கத்திற்கு சேவை செய்கின்றன மற்றும் வெவ்வேறு புள்ளிகளில் நிகழ்கின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
எந்த ML அல்காரிதம், தரவு ஆவணங்களை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு ஏற்றது?
தரவு ஆவண ஒப்பீட்டுக்கான மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒரு அல்காரிதம் கொசைன் ஒற்றுமை அல்காரிதம் ஆகும். கோசைன் ஒற்றுமை என்பது ஒரு உள் தயாரிப்பு இடத்தின் பூஜ்ஜியமற்ற இரண்டு திசையன்களுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையின் அளவீடு ஆகும், இது அவற்றுக்கிடையேயான கோணத்தின் கொசைனை அளவிடுகிறது. ஆவண ஒப்பீட்டு சூழலில், இது தீர்மானிக்கப் பயன்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
Tensorflow 1 மற்றும் Tensorflow 2 பதிப்புகளுக்கு இடையே ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுதல் மற்றும் பயிற்சி அளிப்பதில் உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகள் என்ன?
ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் வழங்கப்பட்ட அசல் குறியீடு TensorFlow 1 க்காக வடிவமைக்கப்பட்டது மற்றும் TensorFlow 2 உடன் வேலை செய்யாமல் போகலாம். TensorFlow இன் இந்த புதிய பதிப்பில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட சில மாற்றங்கள் மற்றும் புதுப்பிப்புகளால் இந்த முரண்பாடு ஏற்படுகிறது, இருப்பினும் இது விரிவாக விவரிக்கப்படும். TensorFlow உடன் நேரடியாக தொடர்புடைய தலைப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
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.
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவது எப்படி?
Google Cloud Machine Learning Engine இல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, பல்வேறு கூறுகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கூறுகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல், உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்தல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு அடியையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம். 1. தரவைத் தயார் செய்தல்: ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும் முன், உங்களுடையதைத் தயாரிப்பது முக்கியம்
ஏன் மதிப்பீடு பயிற்சிக்கு 80% மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% ஆனால் எதிர்மாறாக இல்லை?
இயந்திர கற்றலின் பின்னணியில் பயிற்சிக்கு 80% வெயிட்டேஜும், மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% வெயிட்டேஜும் பல காரணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு மூலோபாய முடிவாகும். இந்த விநியோகமானது கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் மாதிரியின் செயல்திறனை துல்லியமாக மதிப்பிடுவதற்கும் இடையே சமநிலையை ஏற்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், காரணங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
AI இல் எடைகள் மற்றும் சார்புகள் என்ன?
எடைகள் மற்றும் சார்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் களத்தில் அடிப்படை கருத்துக்கள். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சி மற்றும் செயல்பாட்டில் அவை முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. எடைகள் மற்றும் சார்புகள் பற்றிய விரிவான விளக்கம் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது, அவற்றின் முக்கியத்துவம் மற்றும் அவை இயந்திரத்தின் சூழலில் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
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