தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருந்தால், ஒருவருக்கு குறைவான மதிப்பீடு தேவை, அதாவது மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியை தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிப்பதன் மூலம் குறைக்க முடியும் என்பது சரியானதா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தரவுத்தொகுப்பு அளவு மற்றும் மதிப்பீட்டுத் தேவைகளுக்கு இடையிலான உறவு சிக்கலானது மற்றும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிக்கும் போது, மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்
ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்பட்ட வரிசையை மாற்றுவதன் மூலம், தனித்தனி அடுக்குகளில் உள்ள அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையை ஒருவர் எளிதாகக் கட்டுப்படுத்த முடியுமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (DNNகள்), ஒவ்வொரு அடுக்குக்குள்ளும் உள்ள அடுக்குகள் மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்தும் திறன் மாதிரி கட்டமைப்பு தனிப்பயனாக்கலின் அடிப்படை அம்சமாகும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில் DNNகளுடன் பணிபுரியும் போது, மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்படும் வரிசை முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது
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
Tensorflow 1 மற்றும் Tensorflow 2 பதிப்புகளுக்கு இடையே ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுதல் மற்றும் பயிற்சி அளிப்பதில் உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகள் என்ன?
ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் வழங்கப்பட்ட அசல் குறியீடு TensorFlow 1 க்காக வடிவமைக்கப்பட்டது மற்றும் TensorFlow 2 உடன் வேலை செய்யாமல் போகலாம். TensorFlow இன் இந்த புதிய பதிப்பில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட சில மாற்றங்கள் மற்றும் புதுப்பிப்புகளால் இந்த முரண்பாடு ஏற்படுகிறது, இருப்பினும் இது விரிவாக விவரிக்கப்படும். TensorFlow உடன் நேரடியாக தொடர்புடைய தலைப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
Python இல் Jupyter இல் TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகளை ஏற்றுவது மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்களை விளக்குவதற்கு அவற்றை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?
TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகள் (TFDS) என்பது டென்சர்ஃப்ளோவுடன் பயன்படுத்தத் தயாராக இருக்கும் தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுப்பாகும், இது இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளை அணுகவும் கையாளவும் வசதியான வழியை வழங்குகிறது. மதிப்பீட்டாளர்கள், மறுபுறம், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்கும் உயர்-நிலை TensorFlow APIகள். Python ஐப் பயன்படுத்தி Jupyter இல் TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகளை ஏற்றவும் மற்றும் நிரூபிக்கவும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
TensorFlow மற்றும் TensorBoard இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
TensorFlow மற்றும் TensorBoard இரண்டும் இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மேம்பாடு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கருவிகள். அவை தொடர்புடையவை மற்றும் பெரும்பாலும் ஒன்றாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், இரண்டிற்கும் இடையே தனித்துவமான வேறுபாடுகள் உள்ளன. TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இது ஒரு விரிவான கருவிகளை வழங்குகிறது மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், மாதிரி காட்சிப்படுத்தலுக்கான டென்சர்போர்டு
மாடல் அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருப்பதை எவ்வாறு அங்கீகரிப்பது?
ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருக்கிறதா என்பதை அறிய, ஒருவர் மிகை பொருத்துதலின் கருத்தையும் இயந்திர கற்றலில் அதன் தாக்கங்களையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வு மாதிரியின் முன்கணிப்பு திறனுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் மற்றும் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்
பயிற்சி கற்றல் அல்காரிதம்களின் அளவிடுதல் என்ன?
பயிற்சி கற்றல் வழிமுறைகளின் அளவிடுதல் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். இது ஒரு இயந்திர கற்றல் அமைப்பின் திறனைக் குறிப்பிடுகிறது, இது பெரிய அளவிலான தரவை திறம்பட கையாளுகிறது மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு வளரும்போது அதன் செயல்திறனை அதிகரிக்கிறது. சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது இது மிகவும் முக்கியமானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவது எப்படி?
கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்கும் செயல்முறை பல படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த நோக்கத்திற்காக ஒரு அல்காரிதத்தை உருவாக்க, கண்ணுக்கு தெரியாத தரவுகளின் தன்மை மற்றும் அதை இயந்திர கற்றல் பணிகளில் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதற்கான வழிமுறை அணுகுமுறையை விளக்குவோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், அளவில் சேவையற்ற கணிப்புகள்
தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்கும், கணித்து முடிவெடுக்கும் அல்காரிதங்களை உருவாக்குவது என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் இயந்திர கற்றலின் மையத்தில் தரவுகளின் அடிப்படையில் கற்றுக்கொள்வது, விளைவுகளை கணிப்பது மற்றும் முடிவுகளை எடுப்பது போன்ற வழிமுறைகளை உருவாக்குவது. இந்த செயல்முறையானது தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதோடு, வடிவங்களைப் பொதுமைப்படுத்தவும், புதிய, காணாத தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் சூழலில்