இயந்திர கற்றல் பணிக்கு பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது AI அமைப்பின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். மாதிரி தேர்வு செயல்முறையானது உகந்த செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த பல்வேறு காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் உள்ள படிகளைப் பற்றி விவாதிப்போம், உண்மை அறிவின் அடிப்படையில் விரிவான மற்றும் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம்.
1. சிக்கலை வரையறுக்கவும்: முதல் படி, நீங்கள் இயந்திர கற்றல் மூலம் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலை தெளிவாக வரையறுப்பதாகும். பணியின் வகை (வகைப்படுத்தல், பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங், முதலியன) மற்றும் திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட இலக்குகள் மற்றும் தேவைகளை தீர்மானிப்பது இதில் அடங்கும்.
2. தரவைச் சேகரித்து முன்செயல்படுத்துங்கள்: உங்கள் இயந்திரக் கற்றல் பணிக்கான தொடர்புடைய தரவைச் சேகரித்து, பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்குப் பொருத்தமான வடிவமைப்பில் இருப்பதை உறுதிசெய்ய அதை முன்கூட்டியே செயலாக்கவும். தரவைச் சுத்தம் செய்தல், விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், அம்சங்களை இயல்பாக்குதல் அல்லது தரப்படுத்துதல் மற்றும் தரவைப் பயிற்சி, சரிபார்த்தல் மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரித்தல் போன்ற பணிகளை இது உள்ளடக்குகிறது.
3. தரவைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: நீங்கள் சேகரித்த தரவைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலைப் பெறுங்கள். அம்சங்களின் விநியோகத்தை பகுப்பாய்வு செய்தல், ஏதேனும் வடிவங்கள் அல்லது தொடர்புகளை அடையாளம் காண்பது மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் சாத்தியமான சவால்கள் அல்லது வரம்புகளை ஆராய்வது ஆகியவை இதில் அடங்கும்.
4. மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: உங்கள் குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்குப் பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைத் தீர்மானிக்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் ஒரு வகைப்பாடு பணியில் ஈடுபட்டிருந்தால், துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்துதல் மற்றும் F1 மதிப்பெண் போன்ற அளவீடுகள் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம். உங்கள் திட்டத்தின் இலக்குகள் மற்றும் தேவைகளுக்கு ஏற்ப அளவீடுகளைத் தேர்வு செய்யவும்.
5. அடிப்படை மாதிரியைத் தேர்வுசெய்க: எளிய மற்றும் செயல்படுத்த எளிதான அடிப்படை மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் தொடங்கவும். இது மிகவும் சிக்கலான மாடல்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான அளவுகோலை வழங்கும். சிக்கல் வகை மற்றும் தரவின் தன்மை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் அடிப்படை மாதிரி தேர்வு செய்யப்பட வேண்டும்.
6. வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஆராயுங்கள்: உங்கள் பிரச்சனைக்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைக் கண்டறிய வெவ்வேறு மாடல்களுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள். முடிவு மரங்கள், சீரற்ற காடுகள், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது குழும முறைகள் போன்ற மாதிரிகளைக் கவனியுங்கள். ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பலவீனங்கள் உள்ளன, மேலும் தேர்வு உங்கள் பணியின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது.
7. பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு மாதிரிகள்: பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்தி தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்கவும் மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யவும். தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மதிப்பீட்டு அளவீடுகளின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு மாதிரிகளின் முடிவுகளை ஒப்பிடுக. துல்லியம், விளக்கம், பயிற்சி நேரம் மற்றும் தேவையான கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் போன்ற காரணிகளைக் கவனியுங்கள்.
8. மாதிரியை ஃபைன்-ட்யூன் செய்யுங்கள்: ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய மாடலை நீங்கள் கண்டறிந்ததும், அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த அதன் ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களை நன்றாக மாற்றவும். கட்டம் தேடல், சீரற்ற தேடல் அல்லது பேய்சியன் தேர்வுமுறை போன்ற நுட்பங்கள் மூலம் இதைச் செய்யலாம். உகந்த உள்ளமைவைக் கண்டறிய, சரிபார்ப்பு முடிவுகளின் அடிப்படையில் உயர் அளவுருக்களை சரிசெய்யவும்.
9. இறுதி மாதிரியை சோதிக்கவும்: நன்றாகச் சரிசெய்த பிறகு, சோதனைத் தொகுப்பில் உள்ள இறுதி மாதிரியை மதிப்பிடவும், இது அதன் செயல்திறனின் பக்கச்சார்பற்ற அளவை வழங்குகிறது. இந்த மாதிரியானது பார்க்காத தரவுகளுக்கு நன்கு பொதுமைப்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்ய இந்த படி முக்கியமானது.
10. திரும்பத் திரும்பவும் மேம்படுத்தவும்: இயந்திரக் கற்றல் என்பது மீண்டும் செயல்படும் செயல்முறையாகும், மேலும் உங்கள் மாதிரிகளைத் தொடர்ந்து செம்மைப்படுத்தி மேம்படுத்துவது முக்கியம். முடிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், ஏதேனும் தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், தேவைப்பட்டால் மாதிரி தேர்வு செயல்முறையை மீண்டும் செய்யவும்.
இயந்திரக் கற்றல் பணிக்கு பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது, சிக்கலை வரையறுத்தல், தரவைச் சேகரித்தல் மற்றும் முன் செயலாக்கம் செய்தல், தரவைப் புரிந்துகொள்வது, மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது, அடிப்படை மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது, வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஆராய்தல், மாதிரிகளை நன்றாகச் சரிசெய்தல் மற்றும் மதிப்பீடு செய்தல், மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்தல், இறுதிச் சோதனை மாதிரி, மற்றும் முடிவுகளை மேம்படுத்த மீண்டும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- "சரியான வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது" பற்றி வாசிப்புப் பொருட்கள் பேசும்போது, அடிப்படையில் அனைத்து சாத்தியமான வழிமுறைகளும் ஏற்கனவே உள்ளன என்று அர்த்தமா? ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலுக்கு ஒரு வழிமுறை "சரியான" ஒன்று என்பதை நாம் எப்படி அறிவது?
- இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படும் ஹைப்பர் அளவுருக்கள் யாவை?
- இயந்திர கற்றலுக்கான நிரலாக்கத்தின் மொழி வாட், ஜஸ்ட் பைதான்
- இயந்திர கற்றல் அறிவியல் உலகில் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- எந்த மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை எப்படி முடிவு செய்வீர்கள், அதை எப்படிக் கண்டுபிடிப்பீர்கள்?
- கூட்டமைப்பு கற்றல், எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் சாதனத்தில் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
- பயிற்சிக்கு முன் தரவை எவ்வாறு தயார் செய்து சுத்தம் செய்வது?
- இயந்திர கற்றல் திட்டத்தில் குறிப்பிட்ட ஆரம்ப பணிகள் மற்றும் செயல்பாடுகள் என்ன?
- ஒரு குறிப்பிட்ட இயந்திர கற்றல் உத்தி மற்றும் மாதிரியைப் பின்பற்றுவதற்கான கட்டைவிரல் விதிகள் என்ன?
- நேரியல் மாதிரியிலிருந்து ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு மாறுவதற்கான நேரம் இது என்பதை எந்த அளவுருக்கள் குறிப்பிடுகின்றன?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க