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
TensorBoard ஐ ஆன்லைனில் பயன்படுத்தலாமா?
ஆம், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை காட்சிப்படுத்துவதற்கு ஒருவர் ஆன்லைனில் TensorBoard ஐப் பயன்படுத்தலாம். TensorBoard என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow உடன் வரும் சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும். மாதிரி வரைபடங்கள், பயிற்சி அளவீடுகள் மற்றும் உட்பொதிப்புகள் போன்ற உங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பல்வேறு அம்சங்களைக் கண்காணிக்கவும் காட்சிப்படுத்தவும் இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. இவற்றைக் காட்சிப்படுத்துவதன் மூலம்
பயிற்சியில் எத்தனை இயந்திரங்கள் பயன்படுத்தப்படும் என்பதை வரையறுக்க, விநியோகிக்கப்பட்ட ML மாதிரிப் பயிற்சியைப் பயன்படுத்தும் போது, CMLE மாதிரி வரிசைப்படுத்தலுக்கான உள்ளமைவு கோப்பைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
Google Cloud AI இயங்குதளத்தில் விநியோகிக்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றல் (ML) மாதிரிப் பயிற்சியைப் பயன்படுத்தும் போது, பயிற்சியில் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திரங்களின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்க CMLE (Cloud Machine Learning Engine) மாதிரி வரிசைப்படுத்தலுக்கான உள்ளமைவுக் கோப்பைப் பயன்படுத்தலாம். இருப்பினும், எந்த வகையான இயந்திரங்கள் பயன்படுத்தப்படும் என்பதை நேரடியாக வரையறுக்க முடியாது. இல்
TFX இல் Pusher கூறுக்கான வரிசைப்படுத்தல் இலக்குகள் என்ன?
TensorFlow Extended (TFX) இல் உள்ள Pusher பாகமானது TFX பைப்லைனின் ஒரு அடிப்படைப் பகுதியாகும், இது பல்வேறு இலக்கு சூழல்களுக்கு பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதைக் கையாளுகிறது. TFX இல் உள்ள புஷர் கூறுக்கான வரிசைப்படுத்தல் இலக்குகள் வேறுபட்டவை மற்றும் நெகிழ்வானவை, பயனர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்து வெவ்வேறு தளங்களில் தங்கள் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இதில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் மற்றும் கூறுகள், தேர்வு ஆய்வு
AutoML மொழிபெயர்ப்புடன் பயிற்சி பெற்ற தனிப்பயன் மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு BLEU மதிப்பெண்ணை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு BLEU மதிப்பெண் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மெட்ரிக் ஆகும். இது இயந்திரத்தால் உருவாக்கப்பட்ட மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட குறிப்பு மொழிபெயர்ப்புகளுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையை அளவிடுகிறது. AutoML மொழிபெயர்ப்புடன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட தனிப்பயன் மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியின் பின்னணியில், BLEU மதிப்பெண் தரம் மற்றும் செயல்திறன் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.
AutoML மொழிபெயர்ப்புடன் தனிப்பயன் மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியை உருவாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
AutoML மொழிபெயர்ப்புடன் தனிப்பயன் மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியை உருவாக்குவது, பயனர்கள் தங்கள் மொழிபெயர்ப்புத் தேவைகளுக்கு ஏற்ற மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க உதவும் தொடர்ச்சியான படிகளை உள்ளடக்கியது. ஆட்டோஎம்எல் மொழிபெயர்ப்பு என்பது கூகிள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது உயர்தர மொழிபெயர்ப்பு மாதிரிகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை தானியக்கமாக்குவதற்கு இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த பதிலில்,
மொழிபெயர்ப்பு API இல் மேம்பட்ட சொற்களஞ்சியம் அம்சத்தின் நோக்கம் என்ன?
கூகுள் கிளவுட் AI இயங்குதளத்தின் மொழிபெயர்ப்பு API இல் உள்ள மேம்பட்ட சொற்களஞ்சியம் அம்சமானது, இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு வெளியீடுகளின் துல்லியம் மற்றும் தரத்தை மேம்படுத்துவதில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. இந்த அம்சம் பயனர்கள் தங்கள் டொமைன் அல்லது தொழிற்துறைக்கு குறிப்பிட்ட சொற்களின் தனிப்பயன் சொற்களஞ்சியத்தை வழங்க அனுமதிக்கிறது, இந்த விதிமுறைகளை நன்கு புரிந்துகொண்டு மொழிபெயர்க்க மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியை செயல்படுத்துகிறது.
ஒரு நிலையான வட்டில் தொகுதி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது வெவ்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் அதன் செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் (எம்எல்) மற்றும் கூகுள் கிளவுட் ஏஐ ப்ளாட்ஃபார்மை உற்பத்தித் தரவு அறிவியலுக்குப் பயன்படுத்தும் போது, தொடர்ச்சியான வட்டில் உள்ள தொகுதி அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது, செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் (ஏஐ) வெவ்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் அதன் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். தொகுதி அளவு என்பது தரவு சேமிக்கப்பட்ட நிலையான அளவிலான துகள்களைக் குறிக்கிறது
AI பிளாட்ஃபார்ம் பயிற்சியில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசருக்கும் ஹைப்பர்டியூனுக்கும் என்ன வித்தியாசம்?
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் மற்றும் ஹைப்பர் டியூன் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை மேம்படுத்துவதற்காக கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் இரண்டு தனித்துவமான அம்சங்களாகும். இரண்டும் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டாலும், அவை அவற்றின் அணுகுமுறைகள் மற்றும் செயல்பாடுகளில் வேறுபடுகின்றன. AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் என்பது ஹைப்பர் பாராமீட்டர் இடத்தைத் தானாக ஆராய்ந்து சிறந்த தொகுப்பைக் கண்டறியும் அம்சமாகும்.
உங்கள் பைப்லைன்கள் மற்றும் ரன்களின் முன்னேற்றத்தை நிர்வகிப்பதற்கும் கண்காணிப்பதற்கும் பைப்லைன்ஸ் டாஷ்போர்டு UI எவ்வாறு பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது?
கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்மில் உள்ள பைப்லைன்ஸ் டாஷ்போர்டு யுஐ, பயனர்களுக்கு அவர்களின் பைப்லைன்கள் மற்றும் ரன்களின் முன்னேற்றத்தை நிர்வகிப்பதற்கும் கண்காணிப்பதற்கும் பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. இந்த இடைமுகம் AI பிளாட்ஃபார்ம் பைப்லைன்களுடன் பணிபுரியும் செயல்முறையை எளிதாக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் பயனர்கள் தங்கள் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளை திறமையாக கண்காணிக்கவும் கட்டுப்படுத்தவும் உதவுகிறது. ஒன்று