ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் செயல்முறையானது, ஒவ்வொரு சூழ்நிலைக்கும் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல், வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் உதவும் வகையில் பரந்த அளவிலான தரவுகளை வெளிப்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. பயிற்சி கட்டத்தின் போது, இயந்திர கற்றல் மாதிரியானது அதன் உள் அளவுருக்களை குறைக்கும் வகையில் சரிசெய்து கொள்ளும் தொடர்ச்சியான மறு செய்கைகளுக்கு உட்படுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
வகைப்படுத்தி என்றால் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில் வகைப்படுத்தி என்பது கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டு தரவுப் புள்ளியின் வகை அல்லது வகுப்பைக் கணிக்க பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியாகும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலில் இது ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், அங்கு அல்காரிதம் லேபிளிடப்பட்ட பயிற்சித் தரவிலிருந்து கண்ணுக்குப் புலப்படாத தரவைக் கணிக்கக் கற்றுக்கொள்கிறது. வகைப்படுத்திகள் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
மேற்பார்வை மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சியை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை ஒருவர் எப்படி அறிவார்?
மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது இரண்டு அடிப்படை வகையான இயந்திர கற்றல் முன்னுதாரணங்களாகும், அவை தரவின் தன்மை மற்றும் கையில் இருக்கும் பணியின் நோக்கங்களின் அடிப்படையில் தனித்துவமான நோக்கங்களுக்கு சேவை செய்கின்றன. பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைப்பதில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சி ஆகியவற்றை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கு இடையிலான தேர்வு சார்ந்துள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைப் புலமாகும், இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கற்று கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க உதவும் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது இயந்திரங்களை தானாகவே பகுப்பாய்வு செய்து சிக்கலான தரவை விளக்கவும், வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை அல்லது கணிப்புகளை செய்யவும் அனுமதிக்கிறது.
பெயரிடப்பட்ட தரவு என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் என்ற களத்தில் லேபிளிடப்பட்ட தரவு, குறிப்பிட்ட லேபிள்கள் அல்லது வகைகளுடன் குறியிடப்பட்ட அல்லது குறிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. இந்த லேபிள்கள், இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அடிப்படை உண்மை அல்லது குறிப்புகளாகச் செயல்படுகின்றன. தரவு புள்ளிகளை அவற்றின் மூலம் இணைப்பதன் மூலம்
இயந்திர கற்றல் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தை கணிக்க அல்லது தீர்மானிக்க முடியுமா?
செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைப் பகுதியான இயந்திர கற்றல், பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தை கணிக்க அல்லது தீர்மானிக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளது. இது பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகள் மூலம் அடையப்படுகிறது, இது இயந்திரங்களை தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும், தகவலறிந்த கணிப்புகள் அல்லது மதிப்பீடுகளை செய்யவும் உதவுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், இந்த நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் அணுகுமுறைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் மூன்று வேறுபட்ட அணுகுமுறைகளாகும். ஒவ்வொரு அணுகுமுறையும் வெவ்வேறு வகையான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களை அடைவதற்கும் வெவ்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அணுகுமுறைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளை ஆராய்வோம் மற்றும் அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் ஒரு வகை
எம்எல் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைப் புலமாகும், இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமலேயே கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மற்றும் எடுக்கவும் உதவும் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது. ML அல்காரிதம்கள் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், விளக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, பின்னர் இந்த அறிவைப் பயன்படுத்தி தகவலளிக்க
ML இல் சிக்கலை வரையறுப்பதற்கான பொதுவான வழிமுறை என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் (ML) ஒரு சிக்கலை வரையறுப்பது, ML நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி தீர்க்கப்படக்கூடிய வகையில் கையில் உள்ள பணியை உருவாக்குவதற்கான ஒரு முறையான அணுகுமுறையை உள்ளடக்கியது. தரவு சேகரிப்பு முதல் மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு வரை முழு ML பைப்லைனுக்கும் அடித்தளம் அமைப்பதால் இந்த செயல்முறை முக்கியமானது. இந்த பதிலில், நாம் கோடிட்டுக் காட்டுவோம்
ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை விளையாடுவதற்கு பயிற்சியளிக்கும் சூழலில் பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை விளையாடுவதற்கு பயிற்சியளிக்கும் சூழலில் பயிற்சி மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் நோக்கம், நெட்வொர்க்கிற்கு அது கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய பல்வேறு மற்றும் பிரதிநிதித்துவ உதாரணங்களை வழங்குவதாகும். பயிற்சி மாதிரிகள், பயிற்சி தரவு அல்லது பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள் என்றும் அழைக்கப்படும், ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை எவ்வாறு கற்பிக்க வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், பயிற்சி தரவு, தேர்வு ஆய்வு