Google Cloud Datalab ஐப் பயன்படுத்தி GitHub கமிட் தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய, பயனர்கள் அதன் சக்திவாய்ந்த அம்சங்களையும், இயந்திர கற்றலுக்கான பல்வேறு Google கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பையும் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம். கமிட் தரவைப் பிரித்தெடுத்து செயலாக்குவதன் மூலம், GitHub களஞ்சியத்தில் உள்ள வளர்ச்சி செயல்முறை, குறியீட்டின் தரம் மற்றும் ஒத்துழைப்பு முறைகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம். இந்த பகுப்பாய்வு டெவலப்பர்கள் மற்றும் திட்ட மேலாளர்களுக்கு தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காணவும் மற்றும் அவர்களின் கோட்பேஸ் பற்றிய ஆழமான புரிதலைப் பெறவும் உதவும்.
தொடங்குவதற்கு, பயனர்கள் மேகக்கணியில் புதிய டேட்டாலாப் நோட்புக்கை உருவாக்கலாம் அல்லது ஏற்கனவே உள்ளதைத் திறக்கலாம். டேட்டாலாப் ஒரு பயனர் நட்பு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, இது பயனர்களை குறியீட்டை எழுதவும் இயக்கவும், தரவைக் காட்சிப்படுத்தவும் மற்றும் அறிக்கைகளை உருவாக்கவும் அனுமதிக்கிறது. நோட்புக் அமைக்கப்பட்டதும், GitHub கமிட் தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய பின்வரும் படிகளைப் பின்பற்றலாம்:
1. தரவு சேகரிப்பு: கிட்ஹப் ஆர்வக் களஞ்சியத்தில் இருந்து கமிட் டேட்டாவை மீட்டெடுப்பது முதல் படியாகும். GitHub API ஐப் பயன்படுத்தி அல்லது களஞ்சியத்தின் Git தரவை நேரடியாக அணுகுவதன் மூலம் இதைச் செய்யலாம். கமிட் தரவு பொதுவாக உறுதி செய்தி, ஆசிரியர், நேர முத்திரை மற்றும் தொடர்புடைய கோப்புகள் போன்ற தகவல்களை உள்ளடக்கியது.
2. தரவு முன்மாதிரி செய்தல்: உறுதியளிக்கும் தரவைச் சேகரித்த பிறகு, பகுப்பாய்விற்கான அதன் பயன்பாட்டினை உறுதிசெய்ய அதை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது அவசியம். இது தரவைச் சுத்தம் செய்தல், விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் மற்றும் தரவை மேலும் பகுப்பாய்விற்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுவது ஆகியவை அடங்கும். எடுத்துக்காட்டாக, நேரம் அடிப்படையிலான பகுப்பாய்விற்காக உறுதி நேர முத்திரைகள் தேதிநேர வடிவமைப்பாக மாற்றப்பட வேண்டும்.
3. ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு: முன்னரே செயலாக்கப்பட்ட தரவு மூலம், பயனர்கள் ஆரம்ப நுண்ணறிவுகளைப் பெற ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு (EDA) செய்யலாம். சுருக்கமான புள்ளிவிவரங்கள், தரவு காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்பு பகுப்பாய்வு போன்ற EDA நுட்பங்கள், உறுதிப் பண்புகளின் பரவலைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், வடிவங்களை அடையாளம் காண்பதற்கும், வெளியில் இருப்பவர்களைக் கண்டறிவதற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த படி பயனர்கள் தரவுகளுடன் தங்களை நன்கு அறிந்திருக்கவும் மேலும் விசாரணைக்கு கருதுகோள்களை உருவாக்கவும் உதவுகிறது.
4. குறியீடு தர பகுப்பாய்வு: கிட்ஹப் கமிட் டேட்டாவிலிருந்து பெறக்கூடிய முக்கிய நுண்ணறிவுகளில் ஒன்று குறியீடு தரம். ஒரு கமிட் ஒன்றுக்கு மாற்றப்பட்ட வரிகளின் எண்ணிக்கை, ஒரு கோப்பிற்கான கமிட்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் குறியீடு மதிப்பாய்வுகளின் அதிர்வெண் போன்ற பல்வேறு அளவீடுகளை பயனர்கள் பகுப்பாய்வு செய்யலாம். இந்த அளவீடுகளை ஆராய்வதன் மூலம், கோட்பேஸின் பராமரிப்பு, சிக்கலான தன்மை மற்றும் நிலைத்தன்மை ஆகியவற்றை டெவலப்பர்கள் மதிப்பிடலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கோப்பிற்கு அதிக எண்ணிக்கையிலான கமிட்கள் அடிக்கடி மாற்றங்கள் மற்றும் மறுசீரமைப்புக்கான சாத்தியமான பகுதிகளைக் குறிக்கலாம்.
5. கூட்டு பகுப்பாய்வு: கிட்ஹப் கமிட் டேட்டா, டெவலப்பர்கள் மத்தியில் ஒத்துழைப்பு முறைகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க தகவல்களையும் வழங்குகிறது. பங்களிப்பாளர்களின் எண்ணிக்கை, இழுக்கும் கோரிக்கைகளின் அதிர்வெண் மற்றும் இழுக்கும் கோரிக்கைகளை ஒன்றிணைக்க எடுக்கும் நேரம் போன்ற அளவீடுகளை பயனர்கள் பகுப்பாய்வு செய்யலாம். இந்த அளவீடுகள் வளர்ச்சிச் செயல்பாட்டில் உள்ள இடையூறுகளை அடையாளம் காணவும், குறியீடு மதிப்பாய்வுகளின் செயல்திறனை அளவிடவும் மற்றும் மேம்பாட்டு சமூகத்தில் ஈடுபாட்டின் அளவை மதிப்பிடவும் உதவும்.
6. நேர அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு: GitHub கமிட் தரவு பகுப்பாய்வின் மற்றொரு அம்சம், கமிட்களின் தற்காலிக வடிவங்களை ஆராய்கிறது. பயனர்கள் ஒரு நாளுக்கான கமிட்களின் எண்ணிக்கை அல்லது வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களில் உள்ள கமிட்களின் விநியோகம் போன்ற காலப்போக்கில் போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். இந்த பகுப்பாய்வு வளர்ச்சி சுழற்சிகள், உச்ச செயல்பாட்டு காலங்கள் மற்றும் வெளிப்புற காரணிகளுடன் சாத்தியமான தொடர்புகள் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வெளிப்படுத்த முடியும்.
7. இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள்: Google Cloud Machine Learning உடன் Datalab இன் ஒருங்கிணைப்பு, GitHub கமிட் டேட்டாவில் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பயனர்கள் எதிர்கால கமிட் செயல்பாட்டை முன்னறிவிப்பதற்காக முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்கலாம் அல்லது கமிட் வடிவங்களில் உள்ள முரண்பாடுகளை அடையாளம் காணலாம். கிளஸ்டரிங் அல்லது வகைப்பாடு போன்ற இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள், ஒத்த கமிட்களை குழுவாக்க அல்லது அவற்றின் குணாதிசயங்களின் அடிப்படையில் கமிட்களை வகைப்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
இந்தப் படிகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், பயனர்கள் Datalab ஐப் பயன்படுத்தி GitHub தரவை திறம்பட பகுப்பாய்வு செய்யலாம் மற்றும் வளர்ச்சி செயல்முறை, குறியீடு தரம் மற்றும் ஒத்துழைப்பு முறைகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம். இந்த நுண்ணறிவு, டெவலப்பர்கள் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், கோட்பேஸ் தரத்தை மேம்படுத்தவும், மென்பொருள் மேம்பாட்டுத் திட்டங்களின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
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