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
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்பது இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு செயலாக்கத்தில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும், இது வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளை பைனரி திசையன்களாகக் குறிக்கிறது. எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள் போன்ற வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை நேரடியாகக் கையாள முடியாத அல்காரிதம்களுடன் பணிபுரியும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த பதிலில், ஒரு சூடான குறியாக்கத்தின் கருத்தை ஆராய்வோம், அதன் நோக்கம் மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
TensorFlow ஐ எவ்வாறு நிறுவுவது?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது இயந்திர கற்றலுக்கான பிரபலமான திறந்த மூல நூலகமாகும். அதை நிறுவ நீங்கள் முதலில் பைத்தானை நிறுவ வேண்டும். முன்மாதிரியான Python மற்றும் TensorFlow வழிமுறைகள் எளிய மற்றும் எளிமையான மதிப்பீட்டாளர்களுக்கு ஒரு சுருக்கமான குறிப்பாக மட்டுமே செயல்படும் என்பதை தயவுசெய்து தெரிவிக்கவும். TensorFlow 2.x பதிப்பைப் பயன்படுத்துவதற்கான விரிவான வழிமுறைகள் அடுத்தடுத்த பொருட்களில் பின்பற்றப்படும். நீங்கள் விரும்பினால்
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
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் விளக்க முடியுமா?
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் உண்மையில் விளக்கப்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு துணைப் புலமாகும், இது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றும் அழைக்கப்படும் பல அடுக்குகளைக் கொண்ட செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் தரவுகளின் படிநிலைப் பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்று, அவற்றைச் செயல்படுத்தும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
w மற்றும் b அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்கும் செயல்முறையை இயந்திரக் கற்றலின் பயிற்சிப் படி என்று அழைப்பது சரியானதா?
இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில் ஒரு பயிற்சிப் படியானது, பயிற்சி கட்டத்தில் ஒரு மாதிரியின் அளவுருக்கள், குறிப்பாக எடைகள் (w) மற்றும் சார்புகள் (b) ஆகியவற்றைப் புதுப்பிக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. கணிப்புகளைச் செய்வதில் மாதிரியின் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனைத் தீர்மானிப்பதால் இந்த அளவுருக்கள் முக்கியமானவை. எனவே, கூறுவது உண்மையில் சரியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
கூகிளின் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் (எ.கா. குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவது) சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க முடியுமா?
கூகிள் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது, டெவலப்பர்களுக்கு மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களின் வளர்ச்சியில் சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க உதவுகிறது, இது குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவதற்கு அனுமதிக்கிறது. இந்த அம்சம் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்குகிறது, ஏனெனில் இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்