இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, உருவாக்கப்படும் மாதிரிகளின் திறன் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த பல வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த வரம்புகள் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம் மற்றும் மாதிரி சிக்கலானது போன்ற பல்வேறு அம்சங்களிலிருந்து எழலாம். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான முதன்மை வரம்புகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் உரையாடல் உதவியில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உரையாடல் உதவி என்பது பயனர்களுடன் உரையாடல்களில் ஈடுபடக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவது, அவர்களின் வினவல்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்குவது. இந்த தொழில்நுட்பம் சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், வாடிக்கையாளர் சேவை பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் சூழலில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
TensorFlow Playground என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு ஊடாடும் இணைய அடிப்படையிலான கருவியாகும், இது பயனர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைகளை ஆராயவும் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த தளம் ஒரு காட்சி இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, அங்கு பயனர்கள் வெவ்வேறு நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகள் மாதிரி செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை அவதானிக்கலாம். TensorFlow விளையாட்டு மைதானம் ஒரு மதிப்புமிக்க வளமாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள பெரிய தரவுத்தொகுப்பு, அளவு மற்றும் சிக்கலான தரவுகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பின் முக்கியத்துவம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் திறனில் உள்ளது. தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருக்கும் போது, அதில் உள்ளது
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
கூகுள் விஷன் ஏபிஐயில் பொருள் அங்கீகாரத்திற்கான சில முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள் யாவை?
கூகுள் கிளவுட்டின் மெஷின் லேர்னிங் திறன்களின் ஒரு பகுதியான கூகுள் விஷன் ஏபிஐ, பொருள் அங்கீகாரம் உட்பட மேம்பட்ட படத்தைப் புரிந்துகொள்ளும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. பொருள் அங்கீகாரத்தின் பின்னணியில், API ஆனது படங்களில் உள்ள பொருட்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகள், API இன் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வகைப்படுத்துவதற்கான குறிப்புப் புள்ளிகளாகச் செயல்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GVAPI கூகிள் விஷன் API, மேம்பட்ட படங்கள் புரிதல், பொருள்கள் கண்டறிதல்
இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
குழும கற்றல் என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் நுட்பமாகும், இது கணினியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் மற்றும் முன்கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்த பல மாதிரிகளை இணைப்பதை உள்ளடக்கியது. குழுமக் கற்றலின் பின்னணியில் உள்ள அடிப்படை யோசனை என்னவென்றால், பல மாதிரிகளின் கணிப்புகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், விளைந்த மாதிரியானது பெரும்பாலும் சம்பந்தப்பட்ட தனிப்பட்ட மாதிரிகள் எதையும் விஞ்சிவிடும். பல்வேறு அணுகுமுறைகள் உள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், எந்தவொரு திட்டத்தின் வெற்றிக்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றதாக இல்லாதபோது, அது துணை முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும், கணக்கீட்டு செலவுகள் மற்றும் வளங்களின் திறமையற்ற பயன்பாடு. எனவே, வைத்திருப்பது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
மேக்ஸ் பூலிங் என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் (சிஎன்என்) ஒரு முக்கியமான செயல்பாடாகும், இது அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் பரிமாணத்தைக் குறைப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கைக் கொண்டுள்ளது. பட வகைப்பாடு பணிகளின் சூழலில், அம்ச வரைபடங்களைக் குறைக்க, கன்வல்யூஷனல் லேயர்களுக்குப் பிறகு அதிகபட்ச பூலிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைக்கும் போது முக்கியமான அம்சங்களைத் தக்கவைக்க உதவுகிறது. முதன்மை நோக்கம்