இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, உருவாக்கப்படும் மாதிரிகளின் திறன் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த பல வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த வரம்புகள் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம் மற்றும் மாதிரி சிக்கலானது போன்ற பல்வேறு அம்சங்களிலிருந்து எழலாம். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான முதன்மை வரம்புகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் உரையாடல் உதவியில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உரையாடல் உதவி என்பது பயனர்களுடன் உரையாடல்களில் ஈடுபடக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவது, அவர்களின் வினவல்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்குவது. இந்த தொழில்நுட்பம் சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், வாடிக்கையாளர் சேவை பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் சூழலில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
TensorFlow Playground என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு ஊடாடும் இணைய அடிப்படையிலான கருவியாகும், இது பயனர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைகளை ஆராயவும் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த தளம் ஒரு காட்சி இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, அங்கு பயனர்கள் வெவ்வேறு நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகள் மாதிரி செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை அவதானிக்கலாம். TensorFlow விளையாட்டு மைதானம் ஒரு மதிப்புமிக்க வளமாகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சிக்கு அனுமதிக்கும் ஒரு பயன்முறையாகும். மாதிரி உருவாக்கத்தின் முன்மாதிரி மற்றும் பிழைத்திருத்த நிலைகளின் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். டென்சர் ஃப்ளோவில், ஆவலுடன் செயல்படுத்துவது என்பது மரபார்ந்த வரைபட அடிப்படையிலான செயல்பாட்டிற்கு மாறாக, உறுதியான மதிப்புகளைத் திரும்ப உடனடியாகச் செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு வழியாகும்.
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சி செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். திறமையான பயிற்சி செயல்முறைகளை செயல்படுத்தி சேமிப்பிலிருந்து கணினியை துண்டிக்க அனுமதிக்கும் சிறப்பு தீர்வுகளை Google வழங்குகிறது. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற இந்தத் தீர்வுகள், முன்னேறுவதற்கான விரிவான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) என்பது, விநியோகிக்கப்பட்ட மற்றும் இணையான முறையில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக Google Cloud Platform (GCP) வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இருப்பினும், இது தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்தல் மற்றும் உள்ளமைவை வழங்காது, அல்லது மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் அது வளத்தை நிறுத்தாது. இந்த பதிலில், நாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஒரு பொதுவான நடைமுறையாகும். இருப்பினும், பயிற்சிச் செயல்பாட்டின் போது தரவுத்தொகுப்பின் அளவு சவால்கள் மற்றும் சாத்தியமான விக்கல்களை ஏற்படுத்தும் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான சாத்தியக்கூறுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்
CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
ஒரு பதிப்பை உருவாக்க CMLE (கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜின்) ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிடுவது அவசியம். இந்த தேவை பல காரணங்களுக்காக முக்கியமானது, இது இந்த பதிலில் விரிவாக விளக்கப்படும். முதலில், "ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரி" என்றால் என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம். CMLE இன் சூழலில், ஒரு ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரி
கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் தரவிலிருந்து CMLE படித்து, அனுமானத்திற்காக ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
உண்மையில், அது முடியும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜின் (சிஎம்எல்இ) என்ற அம்சம் உள்ளது. மேகக்கணியில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் CMLE ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் அளவிடக்கூடிய தளத்தை வழங்குகிறது. இது பயனர்களை கிளவுட் சேமிப்பகத்திலிருந்து தரவைப் படிக்க அனுமதிக்கிறது மற்றும் அனுமானத்திற்காக பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது. அது வரும்போது
ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு Tensorflow பயன்படுத்தப்படுமா?
TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றலுக்கான பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூலக் கட்டமைப்பாகும். இது கருவிகள், நூலகங்கள் மற்றும் வளங்களின் விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது, இது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த உதவுகிறது. ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (டிஎன்என்) சூழலில், டென்சர்ஃப்ளோ இந்த மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது மட்டுமல்லாமல், எளிதாக்கும் திறன் கொண்டது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், அதிக உற்பத்தி இயந்திர கற்றலுக்கான டென்சர்ஃப்ளோ ஹப்