மேம்பட்ட தேடல் திறன்கள் ஒரு இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு விஷயமா?
மேம்பட்ட தேடல் திறன்கள் உண்மையில் மெஷின் லேர்னிங்கின் (எம்எல்) ஒரு முக்கிய பயன்பாடாகும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க தரவுகளுக்குள் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அடையாளம் காண வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. மேம்பட்ட தேடல் திறன்களின் பின்னணியில், இயந்திர கற்றல், மிகவும் பொருத்தமான மற்றும் துல்லியமானவற்றை வழங்குவதன் மூலம் தேடல் அனுபவத்தை கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு அனைத்தும் மிகை அளவுருக்களா?
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு ஆகியவை இயந்திரக் கற்றலில் உண்மையில் முக்கியமான அம்சங்களாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒவ்வொரு சொல்லையும் தனித்தனியாக ஆராய்வோம். தொகுதி அளவு: பயிற்சியின் போது மாதிரியின் எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் என்பது தொகுதி அளவு. அது விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லை என்றாலும், மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிக்கு பயிற்சி தேவையா?
இயந்திரக் கற்றலில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரியானது, முன்வரையறுக்கப்பட்ட லேபிள்கள் இல்லாமல் தரவுக்குள் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருப்பதால், பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில்லை என்றாலும், தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியானது இன்னும் ஒரு பயிற்சி செயல்முறையை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
ஹைபர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கின் வகைகள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் செயல்பாட்டில் ஹைபர்பாராமீட்டர் டியூனிங் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் இது ஒரு மாதிரியின் உயர் அளவுருக்களுக்கான உகந்த மதிப்புகளைக் கண்டறிவதை உள்ளடக்கியது. உயர் அளவுருக்கள் என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளப்படாத அளவுருக்கள், ஆனால் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் பயனரால் அமைக்கப்பட்டது. அவர்கள் கற்றல் வழிமுறையின் நடத்தையை கட்டுப்படுத்துகிறார்கள் மற்றும் கணிசமாக முடியும்
ஹைப்பர் பாராமீட்டர் டியூனிங்கின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கி மேம்படுத்தும் செயல்பாட்டில் ஹைபர்பாராமீட்டர் டியூனிங் ஒரு முக்கியமான படியாகும். இது மாதிரியால் கற்றுக் கொள்ளப்படாத அளவுருக்களை சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது, மாறாக பயிற்சிக்கு முன் பயனரால் அமைக்கப்பட்டது. இந்த அளவுருக்கள் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் நடத்தையை கணிசமாக பாதிக்கின்றன, மேலும் உகந்த மதிப்புகளைக் கண்டறியும்
ஆரம்ப தரவுத்தொகுப்பை மூன்று முக்கிய துணைக்குழுக்களாகத் துப்பலாம்: பயிற்சித் தொகுப்பு, சரிபார்ப்புத் தொகுப்பு (அளவுருக்களைத் துல்லியமாக மாற்றுவதற்கு), மற்றும் சோதனைத் தொகுப்பு (பார்க்காத தரவின் செயல்திறனைச் சரிபார்த்தல்)?
இயந்திர கற்றலில் ஆரம்ப தரவுத்தொகுப்பை மூன்று முக்கிய துணைக்குழுக்களாகப் பிரிக்கலாம்: பயிற்சித் தொகுப்பு, சரிபார்ப்புத் தொகுப்பு மற்றும் சோதனைத் தொகுப்பு. இந்த துணைக்குழுக்கள் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளில் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்காக சேவை செய்கின்றன மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதிலும் மதிப்பீடு செய்வதிலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. பயிற்சி தொகுப்பு மிகப்பெரிய துணைக்குழு ஆகும்
ML ட்யூனிங் அளவுருக்கள் மற்றும் உயர் அளவுருக்கள் எவ்வாறு ஒன்றோடொன்று தொடர்புடையவை?
ட்யூனிங் அளவுருக்கள் மற்றும் உயர் அளவுருக்கள் இயந்திர கற்றல் துறையில் தொடர்புடைய கருத்துக்கள். டியூனிங் அளவுருக்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதத்திற்கு குறிப்பிட்டவை மற்றும் பயிற்சியின் போது அல்காரிதத்தின் நடத்தையை கட்டுப்படுத்த பயன்படுகிறது. மறுபுறம், ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளப்படாத அளவுருக்கள், ஆனால் அதற்கு முன் அமைக்கப்பட்டவை.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
மாடல் பயிற்சியில் முன்னர் பயன்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுக்கு எதிராக ML மாதிரியை சோதிப்பது இயந்திர கற்றலில் சரியான மதிப்பீட்டு கட்டமா?
இயந்திரக் கற்றலில் மதிப்பீட்டுக் கட்டமானது அதன் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு தரவுக்கு எதிராக மாதிரியை சோதிப்பதை உள்ளடக்கிய ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஒரு மாதிரியை மதிப்பிடும்போது, பயிற்சி கட்டத்தில் மாதிரியால் பார்க்கப்படாத தரவைப் பயன்படுத்த பொதுவாக பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இது பாரபட்சமற்ற மற்றும் நம்பகமான மதிப்பீட்டு முடிவுகளை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
எந்த ML அல்காரிதம், தரவு ஆவணங்களை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு ஏற்றது?
தரவு ஆவண ஒப்பீட்டுக்கான மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒரு அல்காரிதம் கொசைன் ஒற்றுமை அல்காரிதம் ஆகும். கோசைன் ஒற்றுமை என்பது ஒரு உள் தயாரிப்பு இடத்தின் பூஜ்ஜியமற்ற இரண்டு திசையன்களுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையின் அளவீடு ஆகும், இது அவற்றுக்கிடையேயான கோணத்தின் கொசைனை அளவிடுகிறது. ஆவண ஒப்பீட்டு சூழலில், இது தீர்மானிக்கப் பயன்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
பெரிய மொழியியல் மாதிரிகள் என்றால் என்ன?
பெரிய மொழியியல் மாதிரிகள் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் குறிப்பிடத்தக்க வளர்ச்சி மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு பயன்பாடுகளில் முக்கியத்துவம் பெற்றுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான பயிற்சித் தரவு மற்றும் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மனிதனைப் போன்ற உரையைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த பதிலில், நாங்கள்
- 1
- 2