அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் துறையில், அல்காரிதத்தின் செயல்திறன் மற்றும் நடத்தையை தீர்மானிப்பதில் ஹைபர்பாராமீட்டர்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. உயர் அளவுருக்கள் என்பது கற்றல் செயல்முறை தொடங்கும் முன் அமைக்கப்படும் அளவுருக்கள் ஆகும். அவர்கள் பயிற்சியின் போது கற்றுக்கொள்வதில்லை; மாறாக, அவை கற்றல் செயல்முறையையே கட்டுப்படுத்துகின்றன. மாறாக, எடைகள் போன்ற மாதிரி அளவுருக்கள் பயிற்சியின் போது கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன
இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. ஒரு சகாப்தம் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் ஒரு முழுமையான பாஸ் என்பதைக் குறிக்கிறது. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு அனைத்தும் மிகை அளவுருக்களா?
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு ஆகியவை இயந்திரக் கற்றலில் உண்மையில் முக்கியமான அம்சங்களாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒவ்வொரு சொல்லையும் தனித்தனியாக ஆராய்வோம். தொகுதி அளவு: பயிற்சியின் போது மாதிரியின் எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் என்பது தொகுதி அளவு. அது விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
ML ட்யூனிங் அளவுருக்கள் மற்றும் உயர் அளவுருக்கள் எவ்வாறு ஒன்றோடொன்று தொடர்புடையவை?
ட்யூனிங் அளவுருக்கள் மற்றும் உயர் அளவுருக்கள் இயந்திர கற்றல் துறையில் தொடர்புடைய கருத்துக்கள். டியூனிங் அளவுருக்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதத்திற்கு குறிப்பிட்டவை மற்றும் பயிற்சியின் போது அல்காரிதத்தின் நடத்தையை கட்டுப்படுத்த பயன்படுகிறது. மறுபுறம், ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளப்படாத அளவுருக்கள், ஆனால் அதற்கு முன் அமைக்கப்பட்டவை.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
உயர் அளவுருக்கள் என்றால் என்ன?
இயந்திரக் கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. உயர் அளவுகோல்களைப் புரிந்து கொள்ள, முதலில் இயந்திரக் கற்றல் என்ற கருத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழு ஆகும், இது தரவு மற்றும் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பயிற்சி மாதிரிகள், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் கணிப்புகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் பல்வேறு அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. அத்தகைய வழிமுறைகளில் ஒன்று கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் ஆகும். கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் என்பது பல பலவீனமான கற்பவர்களை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த குழும கற்றல் முறையாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஆட்டோஎம்எல் விஷன் - பகுதி 2
அதிக துல்லியத்தை அடைவதற்கு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் உள் செயல்பாடுகளை ஆழமாக ஆராய்வது ஏன் அவசியம்?
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களில் அதிக துல்லியத்தை அடைய, அவற்றின் உள் செயல்பாடுகளை ஆழமாக ஆராய்வது அவசியம். ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் இது குறிப்பாக உண்மையாகும், அங்கு சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கேம் விளையாடுவது போன்ற பணிகளைச் செய்ய பயிற்சியளிக்கப்படுகின்றன. இந்த அல்காரிதம்களின் அடிப்படை வழிமுறைகள் மற்றும் கொள்கைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நாம் தகவலைச் செய்யலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரைப் பயன்படுத்த புரிந்துகொள்ள வேண்டிய மூன்று சொற்கள் யாவை?
கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்மில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை திறம்பட பயன்படுத்த, ஆய்வு, சோதனை மற்றும் அளவீடு ஆகிய மூன்று முக்கிய சொற்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் இந்த விதிமுறைகள் அடித்தளமாக அமைகின்றன. முதலாவதாக, ஒரு ஆய்வு என்பது ஒரு உகந்ததாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு திட்டமிடப்பட்ட சோதனைகளைக் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், AI இயங்குதள உகப்பாக்கி, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திரம் அல்லாத கற்றல் அமைப்புகளை மேம்படுத்த AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் என்பது கூகுள் கிளவுட் வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது இயந்திர கற்றல் அல்லாத அமைப்புகளை மேம்படுத்த பயன்படுகிறது. இது முதன்மையாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை மேம்படுத்துவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், தேர்வுமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ML அல்லாத அமைப்புகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் இது பயன்படுத்தப்படலாம். AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்து கொள்ள
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், AI இயங்குதள உகப்பாக்கி, தேர்வு ஆய்வு
உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனில் தவறாகப் பெயரிடப்பட்ட படங்கள் அல்லது பிற சிக்கல்களைக் கண்டறிந்தால் நீங்கள் என்ன செய்யலாம்?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுடன் பணிபுரியும் போது, தவறாக பெயரிடப்பட்ட படங்கள் அல்லது மாதிரியின் செயல்திறனில் பிற சிக்கல்களை சந்திப்பது அசாதாரணமானது அல்ல. தரவை லேபிளிடுவதில் மனித தவறு, பயிற்சி தரவில் உள்ள சார்பு அல்லது மாதிரியின் வரம்புகள் போன்ற பல்வேறு காரணங்களால் இந்த சிக்கல்கள் எழலாம். இருப்பினும், இவற்றை நிவர்த்தி செய்வது முக்கியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஆட்டோஎம்எல் விஷன் - பகுதி 2, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2