இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் உரையாடல் உதவியில் இயந்திர கற்றல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உரையாடல் உதவி என்பது பயனர்களுடன் உரையாடல்களில் ஈடுபடக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவது, அவர்களின் வினவல்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்குவது. இந்த தொழில்நுட்பம் சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், வாடிக்கையாளர் சேவை பயன்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் சூழலில்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் செயல்முறையானது, ஒவ்வொரு சூழ்நிலைக்கும் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல், வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் உதவும் வகையில் பரந்த அளவிலான தரவுகளை வெளிப்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. பயிற்சி கட்டத்தின் போது, இயந்திர கற்றல் மாதிரியானது அதன் உள் அளவுருக்களை குறைக்கும் வகையில் சரிசெய்து கொள்ளும் தொடர்ச்சியான மறு செய்கைகளுக்கு உட்படுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைப் புலமாகும், இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கற்று கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்க உதவும் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது இயந்திரங்களை தானாகவே பகுப்பாய்வு செய்து சிக்கலான தரவை விளக்கவும், வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை அல்லது கணிப்புகளை செய்யவும் அனுமதிக்கிறது.
மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் அணுகுமுறைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் மூன்று வேறுபட்ட அணுகுமுறைகளாகும். ஒவ்வொரு அணுகுமுறையும் வெவ்வேறு வகையான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களை அடைவதற்கும் வெவ்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அணுகுமுறைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளை ஆராய்வோம் மற்றும் அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் பற்றிய விரிவான விளக்கத்தை வழங்குவோம். மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் ஒரு வகை
எம்எல் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) துணைப் புலமாகும், இது கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமலேயே கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மற்றும் எடுக்கவும் உதவும் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது. ML அல்காரிதம்கள் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், விளக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, பின்னர் இந்த அறிவைப் பயன்படுத்தி தகவலளிக்க
ML இல் சிக்கலை வரையறுப்பதற்கான பொதுவான வழிமுறை என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் (ML) ஒரு சிக்கலை வரையறுப்பது, ML நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி தீர்க்கப்படக்கூடிய வகையில் கையில் உள்ள பணியை உருவாக்குவதற்கான ஒரு முறையான அணுகுமுறையை உள்ளடக்கியது. தரவு சேகரிப்பு முதல் மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு வரை முழு ML பைப்லைனுக்கும் அடித்தளம் அமைப்பதால் இந்த செயல்முறை முக்கியமானது. இந்த பதிலில், நாம் கோடிட்டுக் காட்டுவோம்
AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் இயந்திரக் கற்றல் பற்றிய சில இலக்கிய ஆதாரங்கள் யாவை?
AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் இயந்திரக் கற்றல் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், ஏனெனில் இது கணினிகள் வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும் மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது. AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதில் இயந்திரக் கற்றல் பற்றிய விரிவான புரிதலைப் பெற, தொடர்புடைய இலக்கிய ஆதாரங்களை ஆராய்வது அவசியம். இந்த பதிலில், இலக்கியங்களின் விரிவான பட்டியலை வழங்குகிறேன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
செயலைக் கணிக்க நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒவ்வொரு கேம் மறு செய்கையின் போதும் செயல் எவ்வாறு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது?
ஒவ்வொரு கேம் மறு செய்கையின் போதும், நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தி செயலைக் கணிக்கும்போது, நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டின் அடிப்படையில் செயல் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. நியூரல் நெட்வொர்க் விளையாட்டின் தற்போதைய நிலையை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது மற்றும் சாத்தியமான செயல்களில் நிகழ்தகவு விநியோகத்தை உருவாக்குகிறது. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட செயல் அதன் அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது
- 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
TensorFlow.js மூலம் நீங்கள் உருவாக்கக்கூடிய ஊடாடும் பயன்பாடுகளின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
TensorFlow.js என்பது சக்திவாய்ந்த ஜாவாஸ்கிரிப்ட் நூலகமாகும், இது டெவலப்பர்களை நேரடியாக உலாவியில் அல்லது Node.js சேவையகங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது. அதன் விரிவான APIகளின் தொகுப்புடன், TensorFlow.js ஆனது செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) திறன்களை மேம்படுத்தும் பரந்த அளவிலான ஊடாடும் பயன்பாடுகளை உருவாக்க உதவுகிறது. இந்த துறையில், பல உள்ளன