மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் செயல்திறன் மதிப்பீட்டின் பின்னணியில், மாதிரி இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு மிக முக்கியமான முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. அவர்களின் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட பயிற்சியாளர்களுக்கு இந்தக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த விதிமுறைகளின் நுணுக்கங்களை ஆராய,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள சார்புகளை ஒருவர் எவ்வாறு கண்டறிவது மற்றும் இந்த சார்புகளை எவ்வாறு தடுப்பது?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் சார்புகளைக் கண்டறிவது நியாயமான மற்றும் நெறிமுறை AI அமைப்புகளை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், அம்சத் தேர்வு, மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உள்ளிட்ட இயந்திரக் கற்றல் குழாயின் பல்வேறு நிலைகளில் இருந்து சார்புகள் எழலாம். சார்புகளைக் கண்டறிவது புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு, கள அறிவு மற்றும் விமர்சன சிந்தனை ஆகியவற்றின் கலவையை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், நாங்கள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் புதிய, காணாத தரவைக் கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்த கற்றுக்கொள்ள முடியும். லேபிளிடப்படாத தரவுகளின் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு எதை உள்ளடக்கியது?
இயந்திரக் 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 வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளின் அடிப்படையில் புதிய, காணாத தரவை துல்லியமாக கணிக்க அல்லது வகைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதே குறிக்கோள்.
ஏன் மதிப்பீடு பயிற்சிக்கு 80% மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% ஆனால் எதிர்மாறாக இல்லை?
இயந்திர கற்றலின் பின்னணியில் பயிற்சிக்கு 80% வெயிட்டேஜும், மதிப்பீடு செய்வதற்கு 20% வெயிட்டேஜும் பல காரணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு மூலோபாய முடிவாகும். இந்த விநியோகமானது கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதற்கும் மாதிரியின் செயல்திறனை துல்லியமாக மதிப்பிடுவதற்கும் இடையே சமநிலையை ஏற்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், காரணங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
ஆழமான கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சோதனை செய்வதற்கும் தரவைப் பிரிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பீடு செய்வதே ஆழ்ந்த கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளை பயிற்சி மற்றும் சோதனை என பிரிப்பதன் நோக்கம். மாடல் கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளில் எவ்வளவு சிறப்பாகக் கணிக்க முடியும் என்பதை மதிப்பிடுவதற்கும், ஒரு மாதிரி மிகவும் நிபுணத்துவம் பெற்றால் ஏற்படும் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்ப்பதற்கும் இந்த நடைமுறை அவசியம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், தேதி, டேடாசெட்கள், தேர்வு ஆய்வு
நேரத் தொடர் தரவுப் பகுப்பாய்விற்கான மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள தரவுத் தொகுப்பை எவ்வாறு பிரிப்பது?
தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNகள்) போன்ற ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி நேரத் தொடர் தரவு பகுப்பாய்வு செய்ய, மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள தரவுத் தொகுப்பைப் பிரிப்பது அவசியம். காணப்படாத தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை மதிப்பிடுவதற்கு இந்த மாதிரிக்கு வெளியே தொகுப்பு முக்கியமானது. இந்த ஆய்வுத் துறையில், குறிப்பாக கவனம் செலுத்துகிறது
ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் முக்கியத்துவம் மற்றும் புதிய, காணாத தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதற்கு வெளிப்புறப் படங்களில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதன் முக்கியத்துவம் என்ன?
ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது மற்றும் வெளிப்புறப் படங்களில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் ஆகியவற்றுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் மிகவும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது. இந்த அணுகுமுறையானது, புதிய, பார்க்காத தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யக்கூடிய மாதிரியை உறுதி செய்வதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. மூலம்
எங்கள் பயிற்சித் தரவை பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாக எவ்வாறு பிரிப்பது? இந்த நடவடிக்கை ஏன் முக்கியமானது?
நாய்கள் vs பூனைகளை அடையாளம் காண ஒரு மாற்றத்தக்க நரம்பியல் வலையமைப்பை (CNN) திறம்பட பயிற்றுவிக்க, பயிற்சி தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. தரவுப் பிரித்தல் எனப்படும் இந்தப் படியானது, ஒரு வலுவான மற்றும் நம்பகமான மாதிரியை உருவாக்குவதில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கிறது. இந்த பதிலில், எப்படி செய்வது என்பது பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை தருகிறேன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், நாய்களுக்கு எதிராக பூனைகளை அடையாளம் காண மாற்றக்கூடிய நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துதல், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவித்தல், 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
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள சோதனை தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் துல்லியத்தை எவ்வாறு மதிப்பிடலாம்?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள சோதனை தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் துல்லியத்தை மதிப்பிடுவதற்கு, பல படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியை ஏற்றுதல், சோதனைத் தரவைத் தயாரித்தல் மற்றும் துல்லிய அளவீட்டைக் கணக்கிடுதல் ஆகியவை இந்தச் செயல்முறையில் அடங்கும். முதலில், பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியானது டென்சர்ஃப்ளோ சூழலில் ஏற்றப்பட வேண்டும். இதைப் பயன்படுத்தி இதைச் செய்யலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, தரவில் பயிற்சி மற்றும் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு