இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள சார்புகளை ஒருவர் எவ்வாறு கண்டறிவது மற்றும் இந்த சார்புகளை எவ்வாறு தடுப்பது?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் சார்புகளைக் கண்டறிவது நியாயமான மற்றும் நெறிமுறை AI அமைப்புகளை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், அம்சத் தேர்வு, மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உள்ளிட்ட இயந்திரக் கற்றல் குழாயின் பல்வேறு நிலைகளில் இருந்து சார்புகள் எழலாம். சார்புகளைக் கண்டறிவது புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு, கள அறிவு மற்றும் விமர்சன சிந்தனை ஆகியவற்றின் கலவையை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், நாங்கள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு அனைத்தும் மிகை அளவுருக்களா?
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு ஆகியவை இயந்திரக் கற்றலில் உண்மையில் முக்கியமான அம்சங்களாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒவ்வொரு சொல்லையும் தனித்தனியாக ஆராய்வோம். தொகுதி அளவு: பயிற்சியின் போது மாதிரியின் எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் என்பது தொகுதி அளவு. அது விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
TensorBoard ஐ ஆன்லைனில் பயன்படுத்தலாமா?
ஆம், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை காட்சிப்படுத்துவதற்கு ஒருவர் ஆன்லைனில் TensorBoard ஐப் பயன்படுத்தலாம். TensorBoard என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow உடன் வரும் சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும். மாதிரி வரைபடங்கள், பயிற்சி அளவீடுகள் மற்றும் உட்பொதிப்புகள் போன்ற உங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பல்வேறு அம்சங்களைக் கண்காணிக்கவும் காட்சிப்படுத்தவும் இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. இவற்றைக் காட்சிப்படுத்துவதன் மூலம்
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஐரிஸ் தரவு தொகுப்பை எங்கே காணலாம்?
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்படும் ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பைக் கண்டறிய, UCI இயந்திர கற்றல் களஞ்சியத்தின் மூலம் அதை அணுகலாம். ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பு என்பது இயந்திரக் கற்றல் துறையில் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்காக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பாகும், குறிப்பாக கல்விச் சூழல்களில் பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளை நிரூபிப்பதில் அதன் எளிமை மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக. UCI இயந்திரம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீ-ட்ரெய்ன்டு டிரான்ஸ்ஃபார்மர் (GPT) மாடல் என்றால் என்ன?
ஒரு ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீ-ட்ரெய்ன்டு டிரான்ஸ்ஃபார்மர் (GPT) என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரியாகும், இது மனிதனைப் போன்ற உரையைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. GPT மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான உரைத் தரவுகளில் முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்டவை மற்றும் உரை உருவாக்கம், மொழிபெயர்ப்பு, சுருக்கம் மற்றும் கேள்வி-பதில் போன்ற குறிப்பிட்ட பணிகளுக்குச் சிறப்பாகச் செய்யலாம். இயந்திர கற்றலின் சூழலில், குறிப்பாக உள்ளே
இயந்திர கற்றலுக்கு பைதான் அவசியமா?
பைதான் அதன் எளிமை, பல்துறை மற்றும் ML பணிகளை ஆதரிக்கும் ஏராளமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் ஆகியவற்றின் காரணமாக இயந்திர கற்றல் (ML) துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாகும். ML க்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்த வேண்டிய அவசியம் இல்லை என்றாலும், பல பயிற்சியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களால் இது மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது மற்றும் விரும்பப்படுகிறது.
லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லை என்றாலும், மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிக்கு பயிற்சி தேவையா?
இயந்திரக் கற்றலில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரியானது, முன்வரையறுக்கப்பட்ட லேபிள்கள் இல்லாமல் தரவுக்குள் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருப்பதால், பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில்லை என்றாலும், தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியானது இன்னும் ஒரு பயிற்சி செயல்முறையை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
அரை மேற்பார்வை கற்றலின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
அரை-மேற்பார்வைக் கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றல் முன்னுதாரணமாகும், இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (அனைத்து தரவும் பெயரிடப்பட்டிருக்கும்) மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் (தரவு லேபிளிடப்படாத இடத்தில்) ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள ஒரு முன்மாதிரியாகும். அரை-கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றலில், அல்காரிதம் ஒரு சிறிய அளவு லேபிளிடப்பட்ட தரவு மற்றும் அதிக அளவு லேபிளிடப்படாத தரவு ஆகியவற்றின் கலவையிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது. பெறும்போது இந்த அணுகுமுறை குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
மேற்பார்வை மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சியை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை ஒருவர் எப்படி அறிவார்?
மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது இரண்டு அடிப்படை வகையான இயந்திர கற்றல் முன்னுதாரணங்களாகும், அவை தரவின் தன்மை மற்றும் கையில் இருக்கும் பணியின் நோக்கங்களின் அடிப்படையில் தனித்துவமான நோக்கங்களுக்கு சேவை செய்கின்றன. பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைப்பதில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சி ஆகியவற்றை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கு இடையிலான தேர்வு சார்ந்துள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
ஒரு மாடல் சரியாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை எப்படி அறிவது? துல்லியம் ஒரு முக்கிய குறிகாட்டியா மற்றும் அது 90% க்கு மேல் இருக்க வேண்டுமா?
ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரி சரியாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிப்பது மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் முக்கியமான அம்சமாகும். ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதில் துல்லியம் ஒரு முக்கியமான மெட்ரிக் (அல்லது ஒரு முக்கிய மெட்ரிக்) என்றாலும், அது நன்கு பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் ஒரே குறிகாட்டியாக இருக்காது. 90% க்கு மேல் துல்லியத்தை அடைவது உலகளாவியது அல்ல
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன