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
லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லை என்றாலும், மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிக்கு பயிற்சி தேவையா?
இயந்திரக் கற்றலில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரியானது, முன்வரையறுக்கப்பட்ட லேபிள்கள் இல்லாமல் தரவுக்குள் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருப்பதால், பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில்லை என்றாலும், தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியானது இன்னும் ஒரு பயிற்சி செயல்முறையை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
மேற்பார்வை மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சியை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதை ஒருவர் எப்படி அறிவார்?
மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது இரண்டு அடிப்படை வகையான இயந்திர கற்றல் முன்னுதாரணங்களாகும், அவை தரவின் தன்மை மற்றும் கையில் இருக்கும் பணியின் நோக்கங்களின் அடிப்படையில் தனித்துவமான நோக்கங்களுக்கு சேவை செய்கின்றன. பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைப்பதில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயிற்சி ஆகியவற்றை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளுக்கு இடையிலான தேர்வு சார்ந்துள்ளது
- 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.
இயந்திர கற்றல் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தை கணிக்க அல்லது தீர்மானிக்க முடியுமா?
செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைப் பகுதியான இயந்திர கற்றல், பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தை கணிக்க அல்லது தீர்மானிக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளது. இது பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகள் மூலம் அடையப்படுகிறது, இது இயந்திரங்களை தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும், தகவலறிந்த கணிப்புகள் அல்லது மதிப்பீடுகளை செய்யவும் உதவுகிறது. கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில், இந்த நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
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
சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதம் என்றால் என்ன, அது கே-மீன்ஸ் அல்காரிதத்திலிருந்து எப்படி வேறுபடுகிறது?
சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதம் என்பது அளவுரு அல்லாத கிளஸ்டரிங் நுட்பமாகும், இது பொதுவாக இயந்திர கற்றலில் கிளஸ்டரிங் போன்ற மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது பல முக்கிய அம்சங்களில் k-means அல்காரிதத்திலிருந்து வேறுபடுகிறது, இதில் தரவு புள்ளிகளை கொத்துகளுக்கு ஒதுக்கும் விதம் மற்றும் தன்னிச்சையான வடிவத்தின் கொத்துக்களை அடையாளம் காணும் திறன் ஆகியவை அடங்கும். அர்த்தம் புரிந்து கொள்ள
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், கே என்றால் புதிதாக, தேர்வு ஆய்வு
லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லாத நிலையில் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை எவ்வாறு மதிப்பிடுவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக பைத்தானுடன் இயந்திர கற்றலில், லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லாத நிலையில் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது ஒரு முக்கியமான பணியாகும். கிளஸ்டரிங் அல்காரிதங்கள் என்பது மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் நுட்பங்கள் ஆகும், அவை அவற்றின் உள்ளார்ந்த வடிவங்கள் மற்றும் ஒற்றுமைகளின் அடிப்படையில் ஒரே மாதிரியான தரவுப் புள்ளிகளை ஒன்றிணைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. பெயரிடப்பட்ட தரவு இல்லாத நிலையில்
- 1
- 2