இயந்திர கற்றலுக்கு பைதான் அவசியமா?
பைதான் அதன் எளிமை, பல்துறை மற்றும் ML பணிகளை ஆதரிக்கும் ஏராளமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் ஆகியவற்றின் காரணமாக இயந்திர கற்றல் (ML) துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாகும். ML க்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்த வேண்டிய அவசியம் இல்லை என்றாலும், பல பயிற்சியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களால் இது மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது மற்றும் விரும்பப்படுகிறது.
அரை மேற்பார்வை கற்றலின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
அரை-மேற்பார்வைக் கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றல் முன்னுதாரணமாகும், இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (அனைத்து தரவும் பெயரிடப்பட்டிருக்கும்) மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் (தரவு லேபிளிடப்படாத இடத்தில்) ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள ஒரு முன்மாதிரியாகும். அரை-கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றலில், அல்காரிதம் ஒரு சிறிய அளவு லேபிளிடப்பட்ட தரவு மற்றும் அதிக அளவு லேபிளிடப்படாத தரவு ஆகியவற்றின் கலவையிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது. பெறும்போது இந்த அணுகுமுறை குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
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
ஒரு மாடல் சரியாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை எப்படி அறிவது? துல்லியம் ஒரு முக்கிய குறிகாட்டியா மற்றும் அது 90% க்கு மேல் இருக்க வேண்டுமா?
ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரி சரியாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிப்பது மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் முக்கியமான அம்சமாகும். ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதில் துல்லியம் ஒரு முக்கியமான மெட்ரிக் (அல்லது ஒரு முக்கிய மெட்ரிக்) என்றாலும், அது நன்கு பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் ஒரே குறிகாட்டியாக இருக்காது. 90% க்கு மேல் துல்லியத்தை அடைவது உலகளாவியது அல்ல
- 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
இயக்கவியல் கற்பவர்களுக்கு இயந்திர கற்றல் பற்றி அறிய சிறந்த வழி எது?
இயக்கவியல் கற்றவர்கள் உடல் செயல்பாடுகள் மற்றும் அனுபவங்கள் மூலம் சிறப்பாகக் கற்றுக் கொள்ளும் நபர்கள். இயந்திர கற்றல் பற்றி கற்றுக் கொள்ளும்போது, இயக்கவியல் கற்றவர்களின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் பல பயனுள்ள உத்திகள் உள்ளன. இந்த பதிலில், இயந்திர கற்றலின் கருத்துகள் மற்றும் கொள்கைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கான சிறந்த வழிகளை இயக்கவியல் கற்பவர்களுக்கு ஆராய்வோம்.
ஆதரவு திசையன் என்றால் என்ன?
ஒரு ஆதரவு திசையன் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVMs) பகுதியில் ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும். SVMகள் என்பது, வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதம்களின் சக்திவாய்ந்த வகுப்பாகும். ஆதரவு திசையன் கருத்து SVMகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் எப்படி இருக்கின்றன என்பதற்கு அடிப்படையாக அமைகிறது
எந்த தரவு முறைக்கு எந்த அல்காரிதம் பொருத்தமானது?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், ஒரு குறிப்பிட்ட தரவு வடிவத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமான வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது துல்லியமான மற்றும் திறமையான முடிவுகளை அடைவதற்கு முக்கியமானது. குறிப்பிட்ட வகையான தரவு வடிவங்களைக் கையாள பல்வேறு வழிமுறைகள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் அவற்றின் பண்புகளைப் புரிந்துகொள்வது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை பெரிதும் மேம்படுத்தும். பல்வேறு அல்காரிதம்களை ஆராய்வோம்
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