இயந்திர கற்றலில் பெயரிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு பல முக்கிய படிகள் மற்றும் பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது. பெயரிடப்படாத தரவு என்பது முன் வரையறுக்கப்பட்ட இலக்கு லேபிள்கள் அல்லது வகைகளைக் கொண்டிருக்காத தரவைக் குறிக்கிறது. கிடைக்கக்கூடிய லேபிளிடப்படாத தரவிலிருந்து கற்றுக்கொண்ட வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் அடிப்படையில் புதிய, பார்க்காத தரவை துல்லியமாக கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதே குறிக்கோள். இந்த பதிலில், இயந்திரக் கற்றலில் லேபிளிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு செயல்முறையை ஆராய்வோம், இதில் உள்ள முக்கிய படிகள் மற்றும் நுட்பங்களை முன்னிலைப்படுத்துவோம்.
1. தரவு முன் செயலாக்கம்:
முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு முன், லேபிளிடப்படாத தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது முக்கியம். விடுபட்ட மதிப்புகள், வெளிப்புறங்கள் மற்றும் இரைச்சல் ஆகியவற்றைக் கையாள்வதன் மூலம் தரவைச் சுத்தம் செய்வது இந்தப் படியில் அடங்கும். கூடுதலாக, அம்சங்கள் நிலையான அளவு மற்றும் விநியோகத்தைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிப்படுத்த தரவு இயல்பாக்கம் அல்லது தரப்படுத்தல் நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். தரவின் தரத்தை மேம்படுத்தவும் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் தரவு முன் செயலாக்கம் அவசியம்.
2. அம்சம் பிரித்தெடுத்தல்:
அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் என்பது முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளால் பயன்படுத்தக்கூடிய அர்த்தமுள்ள அம்சங்களின் தொகுப்பாக மூலத் தரவை மாற்றும் செயல்முறையாகும். இந்தப் படியானது தொடர்புடைய அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுத்து அவற்றை பொருத்தமான பிரதிநிதித்துவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. லேபிளிடப்படாத தரவிலிருந்து மிகவும் தகவல் தரும் அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க, பரிமாணக் குறைப்பு (எ.கா., முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு) அல்லது அம்சப் பொறியியல் (எ.கா. டொமைன் அறிவின் அடிப்படையில் புதிய அம்சங்களை உருவாக்குதல்) போன்ற நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் தரவின் சிக்கலைக் குறைக்க உதவுகிறது மற்றும் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
3. மாதிரி தேர்வு:
பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது, பெயரிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளை வடிவமைப்பதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். பல்வேறு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த அனுமானங்கள், பலம் மற்றும் பலவீனங்கள் உள்ளன. மாதிரியின் தேர்வு குறிப்பிட்ட சிக்கல், தரவின் தன்மை மற்றும் விரும்பிய செயல்திறன் அளவுகோல் ஆகியவற்றைப் பொறுத்தது. முன்கணிப்பு மாடலிங்கிற்கு பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரிகளில் முடிவு மரங்கள், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள், சீரற்ற காடுகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆகியவை அடங்கும். ஒரு மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது விளக்கம், அளவிடுதல் மற்றும் கணக்கீட்டுத் தேவைகள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம்.
4. மாதிரி பயிற்சி:
மாதிரி தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டதும், அது கிடைக்கக்கூடிய லேபிளிடப்படாத தரவைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட வேண்டும். பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, மாதிரியானது தரவுகளில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை கற்றுக்கொள்கிறது. கணிப்புப் பிழையைக் குறைத்தல் அல்லது நிகழ்தகவை அதிகப்படுத்துதல் போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட புறநிலை செயல்பாட்டை மேம்படுத்துவதன் மூலம் இது அடையப்படுகிறது. கணிக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் மற்றும் உண்மையான வெளியீடுகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாட்டைக் குறைக்க மாதிரியின் அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதை பயிற்சி செயல்முறை உள்ளடக்கியது. தேர்வுமுறை அல்காரிதம் மற்றும் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களின் தேர்வு கணிப்பு மாதிரியின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும்.
5. மாதிரி மதிப்பீடு:
மாதிரியைப் பயிற்றுவித்த பிறகு, புதிய, காணாத தரவைக் கணிப்பதில் அல்லது வகைப்படுத்துவதில் அதன் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம். மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்துதல் மற்றும் F1-ஸ்கோர் போன்ற மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. k-fold cross-validation போன்ற குறுக்கு-சரிபார்ப்பு நுட்பங்கள், தரவின் பல துணைக்குழுக்களில் அதை மதிப்பிடுவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனைப் பற்றிய வலுவான மதிப்பீடுகளை வழங்க முடியும். மாதிரி மதிப்பீடு, அதிகப்படியான பொருத்துதல் அல்லது பொருத்தமற்றது போன்ற சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது, மேலும் முன்கணிப்பு மாதிரியின் நேர்த்திக்கு வழிகாட்டுகிறது.
6. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்:
முன்கணிப்பு மாதிரி வடிவமைக்கப்பட்டு மதிப்பிடப்பட்டவுடன், புதிய, காணாத தரவுகளில் கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளைச் செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம். இது மாதிரியை ஒரு பயன்பாடு அல்லது அமைப்பில் ஒருங்கிணைப்பதை உள்ளடக்குகிறது, அங்கு அது உள்ளீட்டுத் தரவை எடுத்து விரும்பிய வெளியீடுகளை உருவாக்க முடியும். வரிசைப்படுத்தல், அளவிடுதல், நிகழ்நேர செயல்திறன் மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள உள்கட்டமைப்புடன் ஒருங்கிணைத்தல் போன்ற பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். வரிசைப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் மாடலின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பது மற்றும் புதிய தரவு கிடைக்கும்போது அவ்வப்போது மாதிரியை மீண்டும் பயிற்சி செய்வது அல்லது புதுப்பிப்பது முக்கியம்.
இயந்திரக் கற்றலில் லேபிளிடப்படாத தரவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு, தரவு முன் செயலாக்கம், அம்சம் பிரித்தெடுத்தல், மாதிரி தேர்வு, மாதிரி பயிற்சி, மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. துல்லியமான மற்றும் பயனுள்ள முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் ஒவ்வொரு அடியும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்தப் படிகளைப் பின்பற்றி, லேபிளிடப்படாத தரவின் குறிப்பிட்ட குணாதிசயங்களைக் கருத்தில் கொண்டு, இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதம்கள் புதிய, பார்க்காத தரவைக் கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்த கற்றுக்கொள்ள முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- பேச்சுக்கு உரை
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க