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
பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை நீங்கள் எவ்வாறு மதிப்பிடலாம்?
பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, பல அளவீடுகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த மதிப்பீட்டு முறைகள் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் தங்கள் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மதிப்பிட அனுமதிக்கின்றன, அவற்றின் செயல்திறன் மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான சாத்தியமான பகுதிகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பல்வேறு மதிப்பீட்டு நுட்பங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் ஆழமான கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
சோதனையின் போது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறனை எவ்வாறு மதிப்பிடலாம்?
சோதனையின் போது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பிடுவதில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூடிய ஆழமான கற்றலில், சோதனையின் போது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் பல நுட்பங்கள் மற்றும் அளவீடுகள் உள்ளன. இவை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஓபன் AI உடன் ஒரு விளையாட்டை விளையாட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், நெட்வொர்க் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி சிஎன்என் எவ்வாறு பயிற்சியளிக்கப்பட்டு மேம்படுத்தப்படலாம், மேலும் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கான சில பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் யாவை?
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) பயிற்சி மற்றும் மேம்படுத்துதல் பல படிகள் மற்றும் நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், செயல்முறையின் விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம் மற்றும் CNN மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் சில பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம். TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி CNNக்கு பயிற்சி அளிக்க, முதலில் நாம் கட்டமைப்பை வரையறுக்க வேண்டும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், டென்சர்ஃப்ளோவில் மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இணக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், தேர்வு ஆய்வு
SVM ஆப்டிமைசேஷனில் SVM தரவு சரியாகப் பொருந்துகிறதா என்பதை எப்படிச் சோதிப்பது?
SVM தேர்வுமுறையில் ஒரு ஆதரவு திசையன் இயந்திரம் (SVM) தரவு சரியாக பொருந்துகிறதா என்று சோதிக்க, பல மதிப்பீட்டு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த நுட்பங்கள் SVM மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பிடுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன, இது பயிற்சித் தரவிலிருந்து திறம்பட கற்றுக்கொள்கிறது மற்றும் காணப்படாத நிகழ்வுகளில் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது. இந்த பதிலில்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், எஸ்.வி.எம் தேர்வுமுறை, தேர்வு ஆய்வு
Python இல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு R-squared எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
R-squared, நிர்ணய குணகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது பைத்தானில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு புள்ளிவிவர நடவடிக்கையாகும். மாதிரியின் கணிப்புகள் கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் எவ்வளவு பொருந்துகின்றன என்பதற்கான அறிகுறியை இது வழங்குகிறது. இந்த அளவீடு ஒரு மாதிரியின் பொருத்தத்தின் நன்மையை மதிப்பிடுவதற்கு பின்னடைவு பகுப்பாய்வில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. செய்ய
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், ஆர் ஸ்கொயர் கோட்பாடு, தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் வகைப்படுத்தியை பொருத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவது செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான எண் மதிப்புகளைக் கணிப்பதே பின்னடைவின் முதன்மை நோக்கமாகும். எவ்வாறாயினும், தொடர்ச்சியான மதிப்புகளைக் கணிப்பதை விட தனித்தனி வகைகளாக தரவை வகைப்படுத்த வேண்டிய சூழ்நிலைகள் உள்ளன.
TFX இல் மதிப்பீட்டாளர் கூறுகளின் நோக்கம் என்ன?
TFX இல் உள்ள Evaluator கூறு, அதாவது TensorFlow Extended, ஒட்டுமொத்த இயந்திர கற்றல் பைப்லைனில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதும் அவற்றின் செயல்திறனைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதும் இதன் நோக்கமாகும். மாதிரிகள் செய்த கணிப்புகளை நில உண்மை லேபிள்களுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம், மதிப்பீட்டாளர் கூறு செயல்படுத்துகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் மற்றும் கூறுகள், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு ஆட்டோஎம்எல் இயற்கை மொழி என்ன மதிப்பீட்டு அளவீடுகளை வழங்குகிறது?
ஆட்டோஎம்எல் நேச்சுரல் லாங்குவேஜ், கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் வழங்கும் சக்திவாய்ந்த கருவி, தனிப்பயன் உரை வகைப்பாடு துறையில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு பல்வேறு மதிப்பீட்டு அளவீடுகளை வழங்குகிறது. இந்த மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை நிர்ணயிப்பதில் அவசியமானவை, பயனர்கள் அவர்கள் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், தனிப்பயன் உரை வகைப்பாட்டிற்கான ஆட்டோஎம்எல் இயற்கை மொழி, தேர்வு ஆய்வு
ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகளில் பகுப்பாய்வு தாவல் என்ன தகவலை வழங்குகிறது?
ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகளில் உள்ள பகுப்பாய்வு தாவல் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரியைப் பற்றிய பல்வேறு முக்கியமான தகவல்களையும் நுண்ணறிவுகளையும் வழங்குகிறது. இது ஒரு விரிவான கருவிகள் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல்களை வழங்குகிறது, இது பயனர்கள் மாதிரியின் செயல்திறனைப் புரிந்து கொள்ளவும், அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யவும் மற்றும் அடிப்படைத் தரவைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும் அனுமதிக்கிறது. கிடைக்கக்கூடிய முக்கிய தகவல்களில் ஒன்று
- 1
- 2