நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்றால் என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்பது மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு கணக்கீட்டு மாதிரி. இது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் துறையில். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் தரவுகளில் உள்ள உறவுகளை செயலாக்குவதற்கும் விளக்குவதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை கணிப்புகளைச் செய்ய, வடிவங்களை அடையாளம் காண மற்றும் தீர்க்க அனுமதிக்கிறது.
தரவைக் குறிக்கும் அம்சங்கள் எண் வடிவத்தில் இருக்க வேண்டுமா மற்றும் அம்ச நெடுவரிசைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்பட வேண்டுமா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கிளவுட்டில் உள்ள பயிற்சி மாதிரிகளுக்கான பெரிய தரவுகளின் பின்னணியில், கற்றல் செயல்முறையின் வெற்றியில் தரவின் பிரதிநிதித்துவம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தனிப்பட்ட அளவிடக்கூடிய பண்புகள் அல்லது தரவின் பண்புகளான அம்சங்கள், பொதுவாக அம்ச நெடுவரிசைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன. அது இருக்கும் போது
இயந்திர கற்றலில் கற்றல் விகிதம் என்ன?
இயந்திர கற்றலின் சூழலில் கற்றல் விகிதம் ஒரு முக்கியமான மாதிரி சரிப்படுத்தும் அளவுருவாகும். முந்தைய பயிற்சிப் படியிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவலின் அடிப்படையில், ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படியிலும் படி அளவை இது தீர்மானிக்கிறது. கற்றல் விகிதத்தை சரிசெய்வதன் மூலம், பயிற்சி தரவு மற்றும் மாதிரியிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் விகிதத்தை நாம் கட்டுப்படுத்தலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையே வழக்கமாக பரிந்துரைக்கப்படும் தரவு 80% முதல் 20% வரை பிரிக்கப்படுகிறதா?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு இடையிலான வழக்கமான பிளவு நிலையானது அல்ல மேலும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்து மாறுபடும். இருப்பினும், பொதுவாக 70-80% தரவை பயிற்சிக்காக ஒதுக்கவும், மீதமுள்ள பகுதியை மதிப்பீட்டிற்காக ஒதுக்கவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது, இது சுமார் 20-30% இருக்கும். இந்தப் பிளவு அதை உறுதி செய்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
ML மாடல்களை ஹைப்ரிட் அமைப்பில் இயக்குவது எப்படி, ஏற்கனவே உள்ள மாடல்கள் மேகக்கணிக்கு அனுப்பப்பட்ட முடிவுகளுடன் உள்நாட்டில் இயங்குகின்றனவா?
ஒரு கலப்பின அமைப்பில் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகள், ஏற்கனவே உள்ள மாதிரிகள் உள்நாட்டில் செயல்படுத்தப்பட்டு, அவற்றின் முடிவுகள் மேகக்கணிக்கு அனுப்பப்படும், நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் செலவு-செயல்திறன் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் பல நன்மைகளை வழங்க முடியும். இந்த அணுகுமுறை உள்ளூர் மற்றும் கிளவுட்-அடிப்படையிலான கம்ப்யூட்டிங் வளங்களின் பலத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.
Kaggle Kernels எந்த வகையான பயனர்களைக் கொண்டுள்ளது?
Kaggle Kernels என்பது ஒரு ஆன்லைன் தளமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் பல்வேறு அம்சங்களில் ஆர்வமுள்ள பயனர்களுக்கு வழங்குகிறது. Kaggle Kernels இன் பயனர் தளம் வேறுபட்டது மற்றும் துறையில் ஆரம்ப மற்றும் நிபுணர்கள் இருவரையும் உள்ளடக்கியது. இந்த இயங்குதளம் பயனர்கள் பகிரவும், ஆராயவும் மற்றும் உருவாக்கவும் கூடிய கூட்டுச் சூழலாக செயல்படுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், காகல் கர்னல்களின் அறிமுகம்
விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியின் தீமைகள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி சமீபத்திய ஆண்டுகளில் குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது, ஏனெனில் பல கணினி வளங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம் பயிற்சி செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகிறது. இருப்பினும், விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியுடன் தொடர்புடைய பல குறைபாடுகளும் உள்ளன என்பதை ஒப்புக்கொள்வது முக்கியம். இந்த குறைபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம், இது ஒரு விரிவானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி விநியோகிக்கப்பட்டது
என்எல்ஜியின் தீமைகள் என்ன?
இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைப் புலமாகும், இது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளின் அடிப்படையில் மனிதனைப் போன்ற உரை அல்லது பேச்சை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. NLG குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது மற்றும் பல்வேறு களங்களில் வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், இந்தத் தொழில்நுட்பத்துடன் தொடர்புடைய பல குறைபாடுகள் உள்ளன என்பதை ஒப்புக்கொள்வது முக்கியம். சிலவற்றை ஆராய்வோம்
AI மாதிரியில் பெரிய தரவை ஏற்றுவது எப்படி?
AI மாதிரியில் பெரிய தரவை ஏற்றுவது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கும் செயல்பாட்டில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். துல்லியமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை உறுதிசெய்ய பெரிய அளவிலான தரவை திறமையாகவும் திறமையாகவும் கையாள்வது இதில் அடங்கும். AI மாதிரியில் பெரிய தரவை ஏற்றுவதில் உள்ள பல்வேறு படிகள் மற்றும் நுட்பங்களை நாங்கள் ஆராய்வோம், குறிப்பாக Google ஐப் பயன்படுத்தி
ஒரு மாதிரிக்கு சேவை செய்வது என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) சூழலில் ஒரு மாதிரியை வழங்குவது என்பது, ஒரு உற்பத்திச் சூழலில் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கு அல்லது பிற பணிகளைச் செய்வதற்கு ஒரு பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை கிடைக்கச் செய்யும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. இது மாதிரியை சேவையகம் அல்லது கிளவுட் உள்கட்டமைப்பில் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது, அங்கு அது உள்ளீட்டுத் தரவைப் பெறலாம், செயலாக்கலாம் மற்றும் விரும்பிய வெளியீட்டை உருவாக்கலாம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு