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
TensorFlow Extended (TFX) கட்டமைப்பின் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow Extended (TFX) கட்டமைப்பின் நோக்கம், உற்பத்தியில் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தளத்தை வழங்குவதாகும். TFX ஆனது, ஆராய்ச்சியில் இருந்து வரிசைப்படுத்தலுக்கு மாறும்போது ML பயிற்சியாளர்கள் எதிர்கொள்ளும் சவால்களை எதிர்கொள்ளும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, அதற்கான கருவிகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை வழங்குவதன் மூலம்
வரைபட முறைப்படுத்தப்பட்ட மாதிரியை உருவாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
ஒரு வரைபட முறைப்படுத்தப்பட்ட மாதிரியை உருவாக்குவது, ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட வரைபடங்களைப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு அவசியமான பல படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்முறை மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை மேம்படுத்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சக்தியை வரைபட ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த பதிலில், ஒவ்வொரு அடியையும் விரிவாக விவாதிப்போம், விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம்
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
கிளவுட் எம்எல் எஞ்சின் என்பது கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது மெஷின் லேர்னிங் (எம்எல்) மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. கிளவுட் எம்எல் எஞ்சினின் திறன்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் அளவிடக்கூடிய மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சூழலைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம், இது எம்எல்லை உருவாக்குதல், பயிற்சி செய்தல் மற்றும் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை எளிதாக்குகிறது.
AI பிளாட்ஃபார்ம் பைப்லைன்கள் இயந்திர கற்றல் செயல்முறையை நெறிப்படுத்த முன் கட்டப்பட்ட TFX கூறுகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறது?
AI பிளாட்ஃபார்ம் பைப்லைன்ஸ் என்பது கூகுள் கிளவுட் வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது இயந்திர கற்றல் செயல்முறையை சீரமைக்க முன் கட்டமைக்கப்பட்ட TFX கூறுகளை மேம்படுத்துகிறது. TFX, TensorFlow Extended என்பதன் சுருக்கம், உற்பத்திக்கு தயாராக இருக்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு இறுதி முதல் இறுதி தளமாகும். AI பிளாட்ஃபார்ம் பைப்லைன்களுக்குள் TFX கூறுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகள் எளிமைப்படுத்தலாம் மற்றும்
பயிற்சி பெற்ற மாடல்களை எளிதாகப் பகிர்தல் மற்றும் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை Kubeflow எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது?
Kubeflow, ஒரு திறந்த மூல தளம், கொள்கலன் செய்யப்பட்ட பயன்பாடுகளை நிர்வகிப்பதற்கான Kubernetes இன் ஆற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் தடையற்ற பகிர்வு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்குகிறது. Kubeflow மூலம், பயனர்கள் தங்கள் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை, தேவையான சார்புகளுடன், கொள்கலன்களில் எளிதாக தொகுக்கலாம். இந்த கொள்கலன்கள் பின்னர் பகிரப்பட்டு வெவ்வேறு சூழல்களில் வரிசைப்படுத்தப்பட்டு, வசதியாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், குபேஃப்ளோ - குபெர்னெட்டஸில் இயந்திர கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
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
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்புச் சேவையைப் பயன்படுத்துவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் கணிப்பு சேவையைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையானது, கணிப்புகளை அளவீடு செய்ய, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் பயனர்களுக்கு உதவும் பல படிகளை உள்ளடக்கியது. கூகுள் கிளவுட் AI இயங்குதளத்தின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும் இந்தச் சேவையானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களில் கணிப்புகளை இயக்குவதற்கான சர்வர்லெஸ் தீர்வை வழங்குகிறது, பயனர்கள் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
டென்சர்ஃப்ளோவில் "export_savedmodel" செயல்பாடு என்ன செய்கிறது?
TensorFlow இல் உள்ள "export_savedmodel" செயல்பாடானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களை ஒரு வடிவமைப்பில் ஏற்றுமதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கியமான கருவியாகும், இது எளிதில் பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் கணிப்புகளை உருவாக்க பயன்படுகிறது. இந்தச் செயல்பாடு பயனர்கள் தங்கள் டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களைச் சேமிக்க அனுமதிக்கிறது, இதில் மாடல் ஆர்கிடெக்சர் மற்றும் கற்றறிந்த அளவுருக்கள், சேவ்டுமாடல் எனப்படும் தரப்படுத்தப்பட்ட வடிவத்தில். SavedModel வடிவம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள், தேர்வு ஆய்வு
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
- 1
- 2