பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள பெரிய தரவுத்தொகுப்பு, அளவு மற்றும் சிக்கலான தரவுகளின் தொகுப்பைக் குறிக்கிறது. ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பின் முக்கியத்துவம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் திறனில் உள்ளது. தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருக்கும் போது, அதில் உள்ளது
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இலிருந்து ஏன் அமர்வுகள் அகற்றப்பட்டன?
TensorFlow 2.0 இல், ஆர்வமுள்ள செயலாக்கத்திற்கு ஆதரவாக அமர்வுகளின் கருத்து அகற்றப்பட்டது, ஏனெனில் ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல் உடனடியாக மதிப்பீடு செய்வதற்கும் செயல்பாடுகளை எளிதாக பிழைத்திருத்துவதற்கும் அனுமதிக்கிறது, இதனால் செயல்முறை மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் பைத்தோனிக் ஆகும். இந்த மாற்றம் TensorFlow எவ்வாறு இயங்குகிறது மற்றும் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்கிறது என்பதில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. TensorFlow 1.x இல், அமர்வுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகளை அச்சிடுதல்
கூகுள் கிளவுட் டேட்டாலாப் நிறுத்தப்பட்டுவிட்டதால், அதன் மாற்றீடு என்ன?
Google Cloud Datalab, தரவு ஆய்வு, பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்துதலுக்கான பிரபலமான நோட்புக் சூழலானது, உண்மையில் நிறுத்தப்பட்டது. இருப்பினும், தங்களின் இயந்திரக் கற்றல் பணிகளுக்காக டேட்டாலாப்பை நம்பியிருந்த பயனர்களுக்கு கூகுள் மாற்றுத் தீர்வை வழங்கியுள்ளது. கூகுள் கிளவுட் டேட்டாலாப்பின் பரிந்துரைக்கப்பட்ட மாற்றாக கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்ம் நோட்புக்குகள் உள்ளன. Google Cloud AI இயங்குதள குறிப்பேடுகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், Google Cloud Datalab - மேகக்கணியில் உள்ள குறிப்பேடு
கூகுள் கிளவுட்டில் மெஷின் லேர்னிங் மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு, முதலில் கூகுள் ஸ்டோரேஜில் (ஜிசிஎஸ்) ஒரு தரவுத்தொகுப்பைப் பதிவேற்றுவது அவசியமா?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், மேகக்கட்டத்தில் மாதிரிகள் பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறை பல்வேறு படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. பயிற்சிக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் சேமிப்பு அத்தகைய கருத்தில் ஒன்றாகும். இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன், தரவுத்தொகுப்பை Google சேமிப்பகத்தில் (GCS) பதிவேற்றுவது முழுமையான தேவையல்ல.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், Google Cloud Datalab - மேகக்கணியில் உள்ள குறிப்பேடு
லோக்கல் கம்ப்யூட்டரின் வரம்புகளை மீறிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க நெகிழ்வுத்தன்மை கிளவுட் கம்ப்யூட்டேஷன் ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கின் சக்தியைப் பயன்படுத்த உங்களுக்கு உதவும் கருவிகள் மற்றும் சேவைகளின் வரம்பை Google Cloud Platform வழங்குகிறது. அத்தகைய ஒரு கருவி Google Cloud Machine Learning Engine ஆகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சூழலை வழங்குகிறது. இந்த சேவையின் மூலம், உங்கள் பயிற்சி வேலைகளை எளிதாக அளவிட முடியும்
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவது எப்படி?
Google Cloud Machine Learning Engine இல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, பல்வேறு கூறுகளை உள்ளடக்கிய கட்டமைக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த கூறுகளில் உங்கள் தரவைத் தயாரித்தல், உங்கள் மாதிரியை வரையறுத்தல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு அடியையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம். 1. தரவைத் தயார் செய்தல்: ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும் முன், உங்களுடையதைத் தயாரிப்பது முக்கியம்
இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுவதில் மதிப்பீட்டுத் தரவின் பங்கு என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுவதில் மதிப்பீட்டு தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இது மாடல் எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதற்கான மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிட உதவுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் மெஷின் லேர்னிங்கிற்கான கூகுள் கருவிகளின் சூழலில், மதிப்பீட்டுத் தரவு
இயந்திர கற்றல் திட்டங்களின் வெற்றிக்கு மாதிரி தேர்வு எவ்வாறு உதவுகிறது?
மாதிரித் தேர்வு என்பது இயந்திரக் கற்றல் திட்டங்களின் முக்கியமான அம்சமாகும், இது அவர்களின் வெற்றிக்கு கணிசமாக பங்களிக்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கான கூகுள் கருவிகளின் சூழலில், துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடைவதற்கு மாதிரித் தேர்வின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். மாதிரி தேர்வு குறிக்கிறது
பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் நோக்கம் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வது ஒரு முக்கியமான படியாகும். ஒரு குறிப்பிட்ட பணி அல்லது தரவுத்தொகுப்புக்கு முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை மாற்றியமைக்கும் நோக்கத்திற்காக இது உதவுகிறது, இதன் மூலம் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாக மாற்றுகிறது. இந்த செயல்முறையை சரிசெய்வதை உள்ளடக்கியது
இயந்திர கற்றல் செயல்பாட்டில் தரவு தயாரிப்பது நேரத்தையும் முயற்சியையும் எவ்வாறு சேமிக்க முடியும்?
மெஷின் லேர்னிங் செயல்பாட்டில் தரவுத் தயாரிப்பு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, ஏனெனில் பயிற்சி மாதிரிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவு உயர் தரம், பொருத்தமானது மற்றும் ஒழுங்காக வடிவமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்வதன் மூலம் நேரத்தையும் முயற்சியையும் கணிசமாக சேமிக்க முடியும். இந்தப் பதிலில், தரவுத் தயாரிப்பு எவ்வாறு இந்த நன்மைகளை அடைய முடியும் என்பதை ஆராய்வோம், தரவுகளில் அதன் தாக்கத்தை மையமாகக் கொண்டு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், கூகிள் இயந்திர கற்றல் கண்ணோட்டம், தேர்வு ஆய்வு