மிகவும் மாறக்கூடிய தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்பு மாதிரியை உருவாக்க முடியுமா? மாதிரியின் துல்லியம் வழங்கப்பட்ட தரவின் அளவைக் கொண்டு தீர்மானிக்கப்படுகிறதா?
மிகவும் மாறுபட்ட தரவுகளின் அடிப்படையில் ஒரு கணிப்பு மாதிரியை உருவாக்குவது செயற்கை நுண்ணறிவு (AI), குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் துறையில் உண்மையில் சாத்தியமாகும். இருப்பினும், அத்தகைய மாதிரியின் துல்லியம், வழங்கப்பட்ட தரவின் அளவைக் கொண்டு மட்டும் தீர்மானிக்கப்படுவதில்லை. இந்த பதிலில், இந்த அறிக்கையின் பின்னணியில் உள்ள காரணங்களை ஆராய்வோம்
பல்வேறு இனக்குழுக்களால் சேகரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள், எ.கா. ஹெல்த்கேர், MLல் கருத்தில் கொள்ளப்படுகிறதா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக சுகாதார சூழலில், வெவ்வேறு இனக்குழுக்களால் சேகரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைக் கருத்தில் கொள்வது, மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளின் வளர்ச்சியில் நேர்மை, துல்லியம் மற்றும் உள்ளடக்கத்தை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் அவை இருக்கும் தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
- 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
முடிவு மரம் என்றால் என்ன?
ஒரு முடிவு மரம் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும், இது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு சிக்கல்களைத் தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பின் அம்சங்கள் அல்லது பண்புக்கூறுகளின் அடிப்படையில் முடிவெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படும் விதிகளின் தொகுப்பின் வரைகலைப் பிரதிநிதித்துவம் இது. தரவு இருக்கும் சூழ்நிலைகளில் முடிவு மரங்கள் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்
எந்த அல்காரிதத்திற்கு மற்றதை விட அதிக தரவு தேவை என்பதை எப்படி அறிவது?
இயந்திர கற்றல் துறையில், வெவ்வேறு வழிமுறைகளுக்குத் தேவைப்படும் தரவுகளின் அளவு, அவற்றின் சிக்கலான தன்மை, பொதுமைப்படுத்தல் திறன்கள் மற்றும் தீர்க்கப்படும் சிக்கலின் தன்மை ஆகியவற்றைப் பொறுத்து மாறுபடும். எந்த அல்காரிதத்திற்கு மற்றொன்றை விட அதிக தரவு தேவை என்பதை தீர்மானிப்பது பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் அமைப்பை வடிவமைப்பதில் ஒரு முக்கிய காரணியாக இருக்கும். என்று பல்வேறு காரணிகளை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவுத்தொகுப்புகளை சேகரிக்கும் முறைகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவுத்தொகுப்புகளை சேகரிக்க பல முறைகள் உள்ளன. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வெற்றியில் இந்த முறைகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் மற்றும் அளவு மாதிரியின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. கைமுறை தரவு சேகரிப்பு, இணையம் உட்பட தரவுத்தொகுப்பு சேகரிப்புக்கான பல்வேறு அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம்
பயிற்சிக்கு எவ்வளவு தரவு தேவை?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் (AI), குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், பயிற்சிக்கு எவ்வளவு தரவு அவசியம் என்ற கேள்வி மிகவும் முக்கியமானது. இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தேவையான தரவுகளின் அளவு, சிக்கலின் சிக்கலான தன்மை, பன்முகத்தன்மை உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது.
தரவை லேபிளிங் செய்யும் செயல்முறை எப்படி இருக்கும் மற்றும் அதை யார் செய்கிறார்கள்?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் தரவை லேபிளிங் செய்யும் செயல்முறை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். லேபிளிங் தரவு என்பது தரவுகளுக்கு அர்த்தமுள்ள மற்றும் பொருத்தமான குறிச்சொற்கள் அல்லது சிறுகுறிப்புகளை வழங்குவதை உள்ளடக்குகிறது, இது லேபிளிடப்பட்ட தகவலின் அடிப்படையில் துல்லியமான கணிப்புகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும், துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்கவும் மாதிரியை செயல்படுத்துகிறது. இந்த செயல்முறை பொதுவாக மனித குறிப்புகளால் செய்யப்படுகிறது
வெளியீட்டு லேபிள்கள், இலக்கு மதிப்புகள் மற்றும் பண்புக்கூறுகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழுவான இயந்திரக் கற்றல் துறையானது, தரவுகளில் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்ய அல்லது செயல்களை மேற்கொள்ள பயிற்சி மாதிரிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த சூழலில், பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டு செயல்முறைகளில் வெளியீட்டு லேபிள்கள், இலக்கு மதிப்புகள் மற்றும் பண்புக்கூறுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. வெளியீட்டு லேபிள்கள், இலக்கு லேபிள்கள் அல்லது வகுப்பு லேபிள்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன
மாதிரியின் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு பிற தரவைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், பயிற்சி மற்றும் மாதிரிகள் மதிப்பீடு கூடுதல் தரவு பயன்பாடு உண்மையில் அவசியம். ஒரு தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்து மதிப்பிடுவது சாத்தியம் என்றாலும், மற்ற தரவுகளைச் சேர்ப்பது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை பெரிதும் மேம்படுத்தும். இது குறிப்பாக உண்மை