AI பிளாட்ஃபார்ம் பயிற்சியில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசருக்கும் ஹைப்பர்டியூனுக்கும் என்ன வித்தியாசம்?
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் மற்றும் ஹைப்பர் டியூன் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை மேம்படுத்துவதற்காக கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் இரண்டு தனித்துவமான அம்சங்களாகும். இரண்டும் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டாலும், அவை அவற்றின் அணுகுமுறைகள் மற்றும் செயல்பாடுகளில் வேறுபடுகின்றன. AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் என்பது ஹைப்பர் பாராமீட்டர் இடத்தைத் தானாக ஆராய்ந்து சிறந்த தொகுப்பைக் கண்டறியும் அம்சமாகும்.
சோதனைகளை இயக்குவதில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் பங்கு என்ன?
சோதனைகளை இயக்குவதில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் பங்கு, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கான ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை ட்யூனிங் செய்யும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துவதும் மேம்படுத்துவதும் ஆகும். உயர் அளவுருக்கள் என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளப்படாத அளவுருக்கள், ஆனால் பயிற்சி செயல்முறை தொடங்கும் முன் அமைக்கப்படும். அவை கற்றல் அல்காரிதத்தின் நடத்தையைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், AI இயங்குதள உகப்பாக்கி, தேர்வு ஆய்வு
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரைப் பயன்படுத்த புரிந்துகொள்ள வேண்டிய மூன்று சொற்கள் யாவை?
கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்மில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை திறம்பட பயன்படுத்த, ஆய்வு, சோதனை மற்றும் அளவீடு ஆகிய மூன்று முக்கிய சொற்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் இந்த விதிமுறைகள் அடித்தளமாக அமைகின்றன. முதலாவதாக, ஒரு ஆய்வு என்பது ஒரு உகந்ததாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு திட்டமிடப்பட்ட சோதனைகளைக் குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், AI இயங்குதள உகப்பாக்கி, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திரம் அல்லாத கற்றல் அமைப்புகளை மேம்படுத்த AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் என்பது கூகுள் கிளவுட் வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது இயந்திர கற்றல் அல்லாத அமைப்புகளை மேம்படுத்த பயன்படுகிறது. இது முதன்மையாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை மேம்படுத்துவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், தேர்வுமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ML அல்லாத அமைப்புகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் இது பயன்படுத்தப்படலாம். AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் புரிந்து கொள்ள
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், AI இயங்குதள உகப்பாக்கி, தேர்வு ஆய்வு
Google AI குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் நோக்கம் என்ன?
கூகுள் AI குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவற்றிற்குள் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக செயல்படுகிறது. அதன் முதன்மை நோக்கம் ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கின் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துவதும், நெறிப்படுத்துவதும் ஆகும், இது எம்எல் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் முக்கியமான அம்சமாகும். ஹைப்பர் அளவுருக்கள் என்பது நடத்தையை தீர்மானிக்கும் மாறிகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், Google மேகக்கணி AI இயங்குதளம், AI இயங்குதள உகப்பாக்கி, தேர்வு ஆய்வு