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
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
BigQuery பொது தரவுத்தொகுப்புகளை Data Lab, Facets மற்றும் TensorFlow போன்ற கருவிகளுடன் இணைப்பதன் மூலம் பயனர்கள் தங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
BigQuery பொது தரவுத்தொகுப்புகளை Data Lab, Facets மற்றும் TensorFlow போன்ற கருவிகளுடன் இணைப்பது, செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பயனர்களின் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை பெரிதும் மேம்படுத்தும். இந்த கருவிகள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதற்கும், தரவை ஆராய்வதற்கும், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் விரிவான மற்றும் சக்திவாய்ந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது. இந்த பதிலில், பயனர்கள் எவ்வாறு பயனடையலாம் என்பதை நாங்கள் விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள், தேர்வு ஆய்வு
திறந்த படங்களின் தரவுத்தொகுப்பு என்றால் என்ன மற்றும் எந்த வகையான கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க இது உதவும்?
Open Images தரவுத்தொகுப்பு என்பது Google ஆல் பொதுவில் கிடைக்கப்பெற்ற சிறுகுறிப்புப் படங்களின் பெரிய அளவிலான தொகுப்பாகும். கணினி பார்வை துறையில் பணிபுரியும் ஆராய்ச்சியாளர்கள், டெவலப்பர்கள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயிற்சியாளர்களுக்கு இது ஒரு மதிப்புமிக்க ஆதாரமாக செயல்படுகிறது. தரவுத்தொகுப்பில் மில்லியன் கணக்கான படங்கள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் விவரிக்கும் லேபிள்களின் தொகுப்புடன் சிறுகுறிப்பு செய்யப்பட்டுள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2