வடிவ அங்கீகாரம்: இயந்திர கற்றலில் இருந்து இது எவ்வாறு வேறுபடுகிறது

இந்த கட்டுரை உங்களுக்கு பேட்டர்ன் அங்கீகாரம் பற்றிய விரிவான மற்றும் விரிவான அறிவை வழங்கும் மற்றும் இது இயந்திர கற்றலின் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும்.

எந்த AI அல்லது ML திட்டத்தையும் நிர்வகிக்கும் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று வடிவ அங்கீகாரம். இயந்திர கற்றல் தொழில் நிச்சயமாக வளர்ந்து வருகிறது மற்றும் ஒரு நல்ல திசையில் உள்ளது. இந்த கட்டுரையில் பின்வரும் சுட்டிகள் விவரிக்கப்படும்:

அறிமுகம்





இன்றைய உலகில், பாரம்பரிய நிரலாக்கத்தைப் பயன்படுத்த முடியாத தரவை வகைப்படுத்துவதற்காக பல்வேறு வகையான தரவு அமைப்புகள் முழுவதும் பாய்கிறது, இது சில நிபந்தனைகளை சரிபார்த்து தரவை வகைப்படுத்தக்கூடிய விதிகளைக் கொண்டுள்ளது.

facebook பெரிய தரவு-எடுரேகா



இந்த சிக்கலுக்கு தீர்வு இயந்திர கற்றல், அதன் உதவியுடன் நாம் வெவ்வேறு வகைகளை வகைப்படுத்தக்கூடிய ஒரு மாதிரியை உருவாக்க முடியும்தரவுகளிலிருந்து வடிவங்கள். இதன் பயன்பாடுகளில் ஒன்று ஸ்பேம் அல்லது ஸ்பேம் அல்லாத தரவின் வகைப்பாடு ஆகும்.

இயந்திர வழி கற்றல்

இயந்திர கற்றலில், ஒரு மாதிரி 100% துல்லியமாக இருக்கும் என்று நாம் எதிர்பார்க்க முடியாது, ஆனால் கணிப்புகள் முடிந்தவரை நெருக்கமாக இருக்க வேண்டும், இதனால் அது ஒரு குறிப்பிட்ட பிரிவில் வகைப்படுத்தப்படும். இயந்திர கற்றலில் மாதிரி சில வழிமுறைகளின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்படுகிறது, இது கணிப்புகளை வழங்க வழங்கப்பட்ட தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது.



மாதிரி புள்ளிவிவரங்களை உருவாக்குகிறது. இயந்திரக் கற்றல் அதைப் பகுப்பாய்வு செய்ய சில தரவை எடுத்து தானாகவே சில மாதிரிகளை உருவாக்கி விஷயங்களை கணிக்க முடியும். நல்லதைப் பெறுவதற்காகஒரு மாதிரியின் கணிப்புகள், வெவ்வேறு குணாதிசயங்களைக் கொண்ட தரவை நாங்கள் வழங்க வேண்டும், இதன் மூலம் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலில் இருக்கும் வெவ்வேறு வடிவங்களை வழிமுறைகள் புரிந்துகொள்ளும்.

மாதிரி வகை அறிதல்

இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறைகளின் உதவியால் வடிவங்கள் அங்கீகரிக்கப்படுகின்றன. வடிவங்களை அங்கீகரிப்பது என்பது பயிற்சி தரவுகளால் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரியின் அடிப்படையில் தரவை வகைப்படுத்தும் செயல்முறையாகும், பின்னர் அது வடிவங்களிலிருந்து வடிவங்களையும் பண்புகளையும் கண்டறிகிறது.

வடிவ அங்கீகாரம் என்பது வெவ்வேறு வகைகளைக் கண்டறிந்து பெறக்கூடிய செயல்முறையாகும்குறிப்பிட்ட தரவு பற்றிய தகவல். வடிவங்களை அங்கீகரிப்பதற்கான சில பயன்பாடுகள் குரல் அங்கீகாரம், வானிலை முன்னறிவிப்பு, படங்களில் பொருள் கண்டறிதல் போன்றவை.

முறை அங்கீகாரத்தின் அம்சங்கள்:

  • வடிவ அங்கீகாரம் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது.

  • ஓரளவு தெரியும் போது கூட வடிவங்களை தானாக அடையாளம் காணுங்கள்.

  • பழக்கமான வடிவங்களை அடையாளம் காண முடியும்.

  • வெவ்வேறு கோணங்கள் மற்றும் வடிவங்களிலிருந்து வடிவத்தை அங்கீகரிக்க வேண்டும்.

பேட்டர்ன் அங்கீகாரத்தில் பயிற்சி மற்றும் கற்றல் மாதிரிகள்

முதலாவதாக தரவை பிரிக்க வேண்டும், அதாவது பயிற்சி மற்றும் சோதனை தொகுப்பு. தரவிலிருந்து கற்றல், கணினியின் கணிப்புகள் வழங்கப்பட்ட தரவைப் பொறுத்து, குறிப்பிட்ட தரவுக்கு எந்த வழிமுறை பொருத்தமாக இருக்கும் என்பதைக் கூற முடியும், இது மிக முக்கியமான கட்டமாகும். தரவு இரண்டு வகைகளாகப் பிரிக்கப்படுவதால், ஒரு வழிமுறையைப் பயிற்றுவிக்க பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் சோதனை தரவு மாதிரியைச் சோதிக்கப் பயன்படுகிறது, ஏற்கனவே கூறியது போல தரவு மாறுபட்ட பயிற்சியாகவும் சோதனை தரவு வேறுபட்டதாகவும் இருக்க வேண்டும்.

எனவே தரவை இரண்டு தொகுப்பாகப் பிரிக்கிறோம், பொதுவாக தரவைப் பிரிக்கிறோம், இதில் 70% தரவு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது, வழிமுறைகள் வழங்கப்பட்டவற்றிலிருந்து முக்கியமான வடிவங்களை பிரித்தெடுக்கின்றனதரவு மற்றும் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குகிறது. சோதனைத் தொகுப்பில் முழு தரவிலும் 30% உள்ளது, பின்னர் அது மாதிரியின் செயல்திறனை சரிபார்க்கப் பயன்படுகிறது, அதாவது முடிவுகளை கணிக்கும் மாதிரி எவ்வளவு துல்லியமாக உள்ளது.

முறை அங்கீகாரத்தின் பயன்பாடுகள்

  • கணினி பார்வை : படங்களில் உள்ள பொருள்களை மாதிரி அங்கீகாரத்தின் உதவியுடன் அடையாளம் காண முடியும், இது சில வடிவங்களை படம் அல்லது வீடியோவிலிருந்து பிரித்தெடுக்க முடியும், அவை முகம் அடையாளம் காணல், விவசாய தொழில்நுட்பம் போன்றவற்றில் பயன்படுத்தப்படலாம்.

  • சிவில் நிர்வாகம்: கார் போன்ற பொருட்களை அடையாளம் காண கண்காணிப்பு மற்றும் போக்குவரத்து பகுப்பாய்வு அமைப்புகள்.

  • பொறியியல்: அலெக்ஸா, சிரி மற்றும் கூகிள் நவ் போன்ற அமைப்புகளில் பேச்சு அங்கீகாரம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

  • புவியியல்: பாறைகள் அங்கீகாரம், இது பாறைகளைக் கண்டறிய புவியியலாளருக்கு உதவுகிறது.

  • பேச்சு அங்கீகாரம்: பேச்சு அங்கீகாரத்தில், சொற்கள் ஒரு வடிவமாகக் கருதப்படுகின்றன மற்றும் பேச்சு அங்கீகார வழிமுறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

  • கைரேகை ஸ்கேனிங்: கைரேகை அங்கீகாரத்தில், நிறுவனங்களில் வருகையைக் கண்காணிப்பதற்கான ஒரு பயன்பாட்டை அடையாளம் காண மாதிரி அங்கீகாரம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

முறை அங்கீகாரத்தின் நன்மைகள்

  • டி.என்.ஏ காட்சிகளை விளக்கலாம்
  • மருத்துவத் துறை மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் ஆகியவற்றில் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
  • வகை அங்கீகாரத்தைப் பயன்படுத்தி வகைப்பாடு சிக்கல்களை தீர்க்க முடியும்.
  • பயோமெட்ரிக் கண்டறிதல்
  • ஒரு குறிப்பிட்ட பொருளை வெவ்வேறு கோணங்களில் இருந்து அடையாளம் காண முடியும்.

இயந்திர கற்றல் மற்றும் முறை அங்கீகாரம் இடையே வேறுபாடு

எம்.எல் என்பது வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் தரவிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் ஒரு அம்சமாகும், இது இயற்கையில் மீண்டும் செயல்படக்கூடியது மற்றும் பணிகளைச் செய்யும்போது துல்லியமாகிறது. எம்.எல் என்பது மாதிரி அங்கீகாரத்தின் ஒரு வடிவமாகும், இது அடிப்படையில் பயிற்சி இயந்திரங்களின் வடிவங்களை அடையாளம் கண்டு அவற்றை நடைமுறை சிக்கல்களுக்குப் பயன்படுத்துவதற்கான யோசனையாகும். எம்.எல் என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளக்கூடிய ஒரு அம்சமாகும், மேலும் சிறப்பாக செயல்பட மீண்டும் புதுப்பித்துக் கொண்டே இருக்கும், ஆனால், பேட்டர்ன் அங்கீகாரம் சிக்கல்களைக் கற்றுக்கொள்ளாது, ஆனால் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள குறியிடலாம். வடிவ அங்கீகாரம் வடிவங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட புள்ளிவிவர தகவல்களின் அடிப்படையில் தரவு வகைப்பாடு என வரையறுக்கப்படுகிறது.

எந்திரக் கற்றல் அடைய முயற்சிக்கும் பணியில் வடிவ அங்கீகாரம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இதேபோல், மனிதர்கள் வடிவங்களை அங்கீகரிப்பதன் மூலம் கற்றுக்கொள்கிறார்கள். வடிவங்கள் வேறுபடுகின்றனகாட்சி வடிவங்கள், ஒலி வடிவங்கள், சிக்னல்கள், வானிலை தரவு போன்றவை. புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்ள எம்.எல் மாதிரியை உருவாக்க முடியும், இது தரவை மேலும் வகைப்படுத்தலாம். முடிவுகள் சாத்தியமான மதிப்பாக இருக்கலாம் அல்லது தரவு நிகழும் வாய்ப்பைப் பொறுத்தது.

சுருக்கம்

இந்த கட்டுரையில், இயந்திர கற்றல் மற்றும் முறை அங்கீகாரம் என்றால் என்ன, ஒரு துல்லியமான மற்றும் திறமையான மாதிரியை உருவாக்க அவை எவ்வாறு ஒன்றிணைகின்றன என்பதைப் பார்த்தோம். முறை அங்கீகாரத்தின் வெவ்வேறு அம்சங்களை ஆராய்ந்தோம். மேலும், தரவு எவ்வாறு ஒரு பயிற்சி தொகுப்பு மற்றும் சோதனை தொகுப்பாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளை வழங்கக்கூடிய திறமையான மாதிரியை உருவாக்க இது எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம். அவற்றின் பயன்பாடுகள் என்ன, அவை ஒருவருக்கொருவர் எவ்வாறு வேறுபடுகின்றன என்பது சுருக்கமாக விவாதிக்கப்படுகிறது?

எடுரேகா மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் போன்ற நுட்பங்களில் நீங்கள் தேர்ச்சி பெறுகிறீர்கள் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம். ஆழ்ந்த கற்றல், வரைகலை மாதிரிகள் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப அணுகுமுறைகள் குறித்த பயிற்சி இதில் அடங்கும்.

இந்த கட்டுரை தொடர்பான ஏதேனும் கேள்விகள் உங்களிடம் இருந்தால், அவற்றை தயவுசெய்து விடுங்கள் கருத்துகள் பிரிவு கீழே மற்றும் விரைவில் நாங்கள் திரும்புவோம்.

ஜாவாவில் உள்ள சரங்கள் மாறாதவை