ஒரு AI மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது

ஒரு AI மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது. முழு படிகள் விளக்கப்பட்டுள்ளன.

ஒரு AI மாதிரியை உருவாக்குவது வியத்தகு முறையில் ஒலிக்கிறது - ஒரு திரைப்படத்தில் ஒரு விஞ்ஞானி ஒருமைப்பாடுகளைப் பற்றி முணுமுணுப்பது போல - நீங்கள் உண்மையில் அதை ஒரு முறை செய்யும் வரை. பின்னர் அது பாதி தரவு துப்புரவு வேலை, பாதி முட்டாள்தனமான பிளம்பிங் மற்றும் விசித்திரமான போதை என்பதை நீங்கள் உணருவீர்கள். இந்த வழிகாட்டி ஒரு AI மாதிரியை எப்படி இறுதி முதல் இறுதி வரை உருவாக்குவது என்பதை : தரவு தயாரிப்பு, பயிற்சி, சோதனை, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் ஆம் - சலிப்பான ஆனால் முக்கியமான பாதுகாப்பு சோதனைகள். நாம் சாதாரண தொனியில், ஆழமாக விரிவாகச் சென்று, கலவையில் எமோஜிகளை வைத்திருப்போம், ஏனென்றால் நேர்மையாகச் சொன்னால், தொழில்நுட்ப எழுத்து ஏன் வரிகளைத் தாக்கல் செய்வது போல் உணர வேண்டும்?

இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:

🔗 AI ஆர்பிட்ரேஜ் என்றால் என்ன: இந்த பிரபலமான வார்த்தைக்குப் பின்னால் உள்ள உண்மை
AI நடுவர் தீர்ப்பு, அதன் அபாயங்கள், வாய்ப்புகள் மற்றும் நிஜ உலக தாக்கங்களை விளக்குகிறது.

🔗 AI பயிற்சியாளர் என்றால் என்ன?
ஒரு AI பயிற்சியாளரின் பங்கு, திறன்கள் மற்றும் பொறுப்புகளை உள்ளடக்கியது.

🔗 குறியீட்டு AI என்றால் என்ன: நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய அனைத்தும்
குறியீட்டு AI கருத்துக்கள், வரலாறு மற்றும் நடைமுறை பயன்பாடுகளை உடைக்கிறது.

ஒரு AI மாதிரியை உருவாக்குவது எது - அடிப்படைகள் ✅

ஒரு "நல்ல" மாதிரி என்பது உங்கள் டெவலப்பர் நோட்புக்கில் 99% துல்லியத்தை அடைந்து, பின்னர் தயாரிப்பில் உங்களை சங்கடப்படுத்தும் ஒன்றல்ல. அது:

  • நன்கு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது → சிக்கல் தெளிவாக உள்ளது, உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகள் தெளிவாக உள்ளன, அளவீடு ஒப்புக்கொள்ளப்பட்டுள்ளது.

  • தரவு-நேர்மையானது → தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் குழப்பமான நிஜ உலகத்தை பிரதிபலிக்கிறது, வடிகட்டப்பட்ட கனவு பதிப்பு அல்ல. பரவல் அறியப்பட்டது, கசிவு சீல் வைக்கப்பட்டுள்ளது, லேபிள்கள் கண்டுபிடிக்கப்படலாம்.

  • வலுவான → மாதிரி சரிந்துவிடாது.

  • உணர்வுடன் மதிப்பிடப்பட்டது → அளவீடுகள் யதார்த்தத்துடன் சீரமைக்கப்பட்டன, லீடர்போர்டு வேனிட்டி அல்ல. ROC AUC அருமையாகத் தெரிகிறது, ஆனால் சில நேரங்களில் F1 அல்லது அளவுத்திருத்தம் என்பது வணிகத்திற்கு அக்கறை தரும் விஷயமாகும்.

  • பயன்படுத்தக்கூடியது → அனுமான நேரம் கணிக்கக்கூடியது, வளங்கள் நியாயமானவை, பயன்படுத்தலுக்குப் பிந்தைய கண்காணிப்பு சேர்க்கப்பட்டுள்ளது.

  • பொறுப்பு → நியாயத்தன்மை சோதனைகள், விளக்கம், தவறான பயன்பாட்டிற்கான தடுப்புகள் [1].

இவற்றை அழுத்தினால், நீங்கள் ஏற்கனவே அங்கு கிட்டத்தட்ட வந்துவிட்டீர்கள். மீதமுள்ளவை வெறும் மறு செய்கைகள்... மேலும் ஒரு சிறிய “குடல் உணர்வு” 🙂

மினி போர் கதை: ஒரு மோசடி மாதிரியில், ஒட்டுமொத்த F1 அற்புதமாகத் தெரிந்தது. பின்னர் புவியியல் + “கார்டு தற்போது vs இல்லை” எனப் பிரித்தோம். ஆச்சரியம்: ஒரு துண்டில் தவறான எதிர்மறைகள் அதிகரித்தன. பாடம் எரிக்கப்பட்டது - சீக்கிரம் வெட்டப்பட்டது, அடிக்கடி வெட்டப்பட்டது.

விரைவான தொடக்கம்: AI மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான குறுகிய பாதை ⏱️

  1. பணியை வரையறுக்கவும் : வகைப்பாடு, பின்னடைவு, தரவரிசை, வரிசை லேபிளிங், தலைமுறை, பரிந்துரை.

  2. தரவை ஒன்று திரட்டுதல் : சேகரிக்கவும், நீக்கவும், முறையாகப் பிரிக்கவும் (நேரம்/நிறுவனம்), அதை ஆவணப்படுத்தவும் [1].

  3. அடிப்படை : எப்போதும் சிறியதாகத் தொடங்குங்கள் - லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு, சிறிய மரம் [3].

  4. ஒரு மாதிரி குடும்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் : அட்டவணை → சாய்வு பூஸ்டிங்; உரை → சிறிய மின்மாற்றி; பார்வை → முன் பயிற்சி பெற்ற CNN அல்லது முதுகெலும்பு [3][5].

  5. பயிற்சி வளையம் : உகப்பாக்கி + ஆரம்ப நிறுத்தம்; இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இரண்டையும் கண்காணிக்கவும் [4].

  6. மதிப்பீடு : குறுக்கு சரிபார்ப்பு, பிழைகளை பகுப்பாய்வு செய்தல், மாற்றத்தின் கீழ் சோதனை செய்தல்.

  7. தொகுப்பு : சேமி எடைகள், முன்செயலிகள், API ரேப்பர் [2].

  8. கண்காணிப்பு : கண்காணிப்பு சறுக்கல், தாமதம், துல்லியம் சிதைவு [2].

காகிதத்தில் பார்த்தால் அழகாகத் தெரிகிறது. நடைமுறையில், குழப்பமாக இருக்கிறது. அது பரவாயில்லை.

ஒப்பீட்டு அட்டவணை: AI மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதற்கான கருவிகள் 🛠️

கருவி / நூலகம் சிறந்தது விலை இது ஏன் வேலை செய்கிறது (குறிப்புகள்)
ஸ்கைகிட்-கற்று அட்டவணை, அடிப்படைகள் இலவசம் - OSS சுத்தமான API, விரைவான பரிசோதனைகள்; இன்னும் கிளாசிக்ஸை வென்றது [3].
பைடார்ச் ஆழ்ந்த கற்றல் இலவசம் - OSS சுறுசுறுப்பான, படிக்கக்கூடிய, மிகப்பெரிய சமூகம் [4].
டென்சர்ஃப்ளோ + கெராக்கள் உற்பத்தி DL இலவசம் - OSS கெராஸ் நட்பு; TF சர்விங் வரிசைப்படுத்தலை சீராக்குகிறது.
ஜாக்ஸ் + ஆளி ஆராய்ச்சி + வேகம் இலவசம் - OSS ஆட்டோடிஃப் + எக்ஸ்எல்ஏ = செயல்திறன் அதிகரிப்பு.
கட்டிப்பிடிக்கும் முக மின்மாற்றிகள் NLP, CV, ஆடியோ இலவசம் - OSS முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் + குழாய்வழிகள்... சமையல்காரரின் முத்தம் [5].
XGBoost/லைட்GBM அட்டவணை ஆதிக்கம் இலவசம் - OSS பெரும்பாலும் மிதமான தரவுத்தொகுப்புகளில் DL ஐ வெல்கிறது.
ஃபாஸ்ட்ஏஐ நட்பு DL இலவசம் - OSS உயர்நிலை, மன்னிக்கும் இயல்புநிலைகள்.
கிளவுட் ஆட்டோஎம்எல் (பல்வேறு) இல்லை/குறைந்த குறியீடு பயன்பாடு சார்ந்த $ இழுத்து விடு, பயன்படுத்து; வியக்கத்தக்க வகையில் உறுதியானது.
ONNX இயக்க நேரம் அனுமான வேகம் இலவசம் - OSS உகந்த பரிமாறல், விளிம்புக்கு ஏற்றது.

நீங்கள் மீண்டும் திறக்கும் ஆவணங்கள்: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].

படி 1 - பிரச்சனையை ஒரு ஹீரோவைப் போல அல்ல, ஒரு விஞ்ஞானியைப் போல வடிவமைக்கவும் 🎯

குறியீட்டை எழுதுவதற்கு முன், இதை உரக்கச் சொல்லுங்கள்: இந்த மாதிரி என்ன முடிவைத் தெரிவிக்கும்? அது தெளிவற்றதாக இருந்தால், தரவுத்தொகுப்பு மோசமாக இருக்கும்.

  • கணிப்பு இலக்கு → ஒற்றை நெடுவரிசை, ஒற்றை வரையறை. எடுத்துக்காட்டு: 30 நாட்களுக்குள் மாற்றவா?

  • கிரானுலாரிட்டி → ஒரு பயனருக்கு, ஒரு அமர்வுக்கு, ஒரு பொருளுக்கு - கலக்க வேண்டாம். கசிவு ஆபத்து உயர்ந்துள்ளது.

  • கட்டுப்பாடுகள் → தாமதம், நினைவகம், தனியுரிமை, விளிம்பு vs சேவையகம்.

  • வெற்றிக்கான அளவீடு → ஒரு முதன்மை + ஒரு சில காவலர்கள். சமநிலையற்ற வகுப்புகளா? AUPRC + F1 ஐப் பயன்படுத்துகிறீர்களா? பின்னடைவு? மீடியன்கள் முக்கியமானதாக இருக்கும்போது MAE RMSE ஐ வெல்ல முடியும்.

போரிலிருந்து உதவிக்குறிப்பு: README இன் முதல் பக்கத்தில் இந்தக் கட்டுப்பாடுகள் + அளவீட்டை எழுதுங்கள். செயல்திறன் vs தாமதம் மோதும்போது எதிர்கால வாதங்களைச் சேமிக்கிறது.

படி 2 - தரவு சேகரிப்பு, சுத்தம் செய்தல் மற்றும் உண்மையில் நிலைத்து நிற்கும் பிரிப்புகள் 🧹📦

தரவுதான் மாதிரி. உங்களுக்குத் தெரியும். ஆனாலும், ஆபத்துகள்:

  • தோற்றம் → அது எங்கிருந்து வந்தது, யாருக்குச் சொந்தமானது, எந்தக் கொள்கையின் கீழ் [1].

  • லேபிள்கள் → இறுக்கமான வழிகாட்டுதல்கள், இடை-குறிப்பாளர் சரிபார்ப்புகள், தணிக்கைகள்.

  • நகல் நீக்கம் → ரகசிய நகல்கள் அளவீடுகளை உயர்த்துகின்றன.

  • பிளவுகள் → சீரற்றது எப்போதும் சரியாக இருக்காது. பயனர் கசிவைத் தவிர்க்க, முன்னறிவிப்புக்கு நேர அடிப்படையிலான, நிறுவன அடிப்படையிலான முறையைப் பயன்படுத்தவும்.

  • கசிவு → பயிற்சி நேரத்தில் எதிர்காலத்தைப் பார்க்கக் கூடாது.

  • ஆவணங்கள் ஸ்கீமா, சேகரிப்பு, சார்புகளுடன் கூடிய விரைவான தரவு அட்டையை

சடங்கு: இறுதி வரை ஒருபோதும் தொடாத தடுத்து நிறுத்துங்கள்

படி 3 - முதலில் அடிப்படைகள்: மாதங்களை மிச்சப்படுத்தும் எளிமையான மாதிரி 🧪

அடிப்படைக் கோடுகள் கவர்ச்சிகரமானவை அல்ல, ஆனால் அவை எதிர்பார்ப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை.

  • அட்டவணை → scikit-learn LogisticRegression அல்லது RandomForest, பின்னர் XGBoost/LightGBM [3].

  • உரை → TF-IDF + நேரியல் வகைப்படுத்தி. மின்மாற்றிகளுக்கு முன் சுகாதார சோதனை.

  • பார்வை → சிறிய CNN அல்லது முன்கூட்டியே பயிற்சி பெற்ற முதுகெலும்பு, உறைந்த அடுக்குகள்.

உங்கள் ஆழமான வலை அடிப்படைத் தளத்தை விடக் குறைவாகவே இருந்தால், மூச்சு விடுங்கள். சில நேரங்களில் சமிக்ஞை வலுவாக இருக்காது.

படி 4 - தரவுக்கு பொருந்தக்கூடிய மாடலிங் அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் 🍱

அட்டவணை

முதலில் சாய்வு பூஸ்டிங் - மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். அம்ச பொறியியல் (ஊடாடல்கள், குறியாக்கங்கள்) இன்னும் முக்கியமானது.

உரை

இலகுரக ஃபைன்-ட்யூனிங் கொண்ட முன் பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றிகள். தாமதம் முக்கியமானதாக இருந்தால் வடிகட்டப்பட்ட மாதிரி [5]. டோக்கனைசர்களும் முக்கியம். விரைவான வெற்றிகளுக்கு: HF குழாய்கள்.

படங்கள்

முன் பயிற்சி பெற்ற முதுகெலும்பு + நேர்த்தியான தலையுடன் தொடங்குங்கள். யதார்த்தமாக பெரிதாக்கவும் (புரட்டுகிறது, வெட்டுகிறது, நடுக்கம்). சிறிய தரவுகளுக்கு, சில ஷாட்கள் அல்லது நேரியல் ஆய்வுகள்.

காலத் தொடர்

அடிப்படைகள்: பின்னடைவு அம்சங்கள், நகரும் சராசரிகள். பழைய ARIMA vs நவீன பூஸ்ட் செய்யப்பட்ட மரங்கள். சரிபார்ப்பில் எப்போதும் நேர வரிசையை மதிக்கவும்.

கட்டைவிரல் விதி: ஒரு சிறிய, நிலையான மாடல் > ஒரு அதிகப்படியான உடற்தகுதி கொண்ட அசுரன்.

படி 5 - பயிற்சி வளையம், ஆனால் அதிகமாக சிக்கலாக்காதீர்கள் 🔁

உங்களுக்குத் தேவையானது: தரவு ஏற்றி, மாதிரி, இழப்பு, உகப்பாக்கி, திட்டமிடுபவர், பதிவு செய்தல். முடிந்தது.

  • கூடிய ஆடம் அல்லது SGD. அதிகமாக மாற்ற வேண்டாம்.

  • தொகுதி அளவு : சாதன நினைவகத்தை த்ராஷ் செய்யாமல் அதிகபட்சமாக வெளியேற்றவும்.

  • ஒழுங்குபடுத்துதல் : இடைநிறுத்தம், எடை இழப்பு, சீக்கிரமே நிறுத்துதல்.

  • கலப்பு துல்லியம் : மிகப்பெரிய வேக அதிகரிப்பு; நவீன கட்டமைப்புகள் அதை எளிதாக்குகின்றன [4].

  • இனப்பெருக்கம் : விதைகள் உருவாகும். அது இன்னும் அசைந்து கொண்டே இருக்கும். அது சாதாரணமானது.

நியமன வடிவங்களுக்கான PyTorch பயிற்சிகளைப் பார்க்கவும் [4].

படி 6 - லீடர்போர்டு புள்ளிகள் அல்ல, யதார்த்தத்தை பிரதிபலிக்கும் மதிப்பீடு 🧭

சராசரிகளை மட்டுமல்ல, துண்டுகளையும் சரிபார்க்கவும்:

  • அளவுத்திருத்தம் → நிகழ்தகவுகள் எதையாவது குறிக்க வேண்டும். நம்பகத்தன்மை வரைபடங்கள் உதவுகின்றன.

  • குழப்பமான நுண்ணறிவுகள் → வரம்பு வளைவுகள், பரிமாற்றங்கள் தெரியும்.

  • பிழை வாளிகள் → பகுதி, சாதனம், மொழி, நேரம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் பிரிக்கவும். பலவீனங்களைக் கண்டறியவும்.

  • வலிமை → மாற்றங்களின் கீழ் சோதனை, உள்ளீடுகளைத் தொந்தரவு செய்தல்.

  • மனித-இன்-லூப் → மக்கள் அதைப் பயன்படுத்தினால், பயன்பாட்டினை சோதிக்கவும்.

ஒரு சிறு நிகழ்வு: பயிற்சிக்கும் உற்பத்திக்கும் இடையிலான யூனிகோட் இயல்பாக்கப் பொருத்தமின்மையால் ஒரு நினைவுகூரல் சரிவு ஏற்பட்டது. செலவு? 4 முழு புள்ளிகள்.

படி 7 - பேக்கேஜிங், பரிமாறுதல் மற்றும் கண்ணீர் இல்லாமல் MLOps 🚚

இங்குதான் திட்டங்கள் பெரும்பாலும் தடுமாறுகின்றன.

  • கலைப்பொருட்கள் : மாதிரி எடைகள், முன்செயலிகள், கமிட் ஹாஷ்.

  • Env : பின் பதிப்புகள், லீன் கண்டெய்னரைஸ்.

  • இடைமுகம் /health + /predict உடன் REST/gRPC .

  • தாமதம்/செயல்திறன் : தொகுதி கோரிக்கைகள், வார்ம்-அப் மாதிரிகள்.

  • வன்பொருள் : கிளாசிக்குகளுக்கு CPU சிறந்தது; DLக்கு GPUகள். ONNX இயக்க நேரம் வேகம்/எடுத்துச் செல்லுபடித்தன்மையை அதிகரிக்கிறது.

முழு பைப்லைனுக்கும் (CI/CD/CT, கண்காணிப்பு, ரோல்பேக்), கூகிளின் MLOps ஆவணங்கள் உறுதியானவை [2].

படி 8 - பீதி இல்லாமல் கண்காணித்தல், நகர்தல் மற்றும் மறுபயிற்சி 📈🧭

மாதிரிகள் சிதைவடைகின்றன. பயனர்கள் உருவாகிறார்கள். தரவு குழாய்கள் தவறாக செயல்படுகின்றன.

  • தரவு சரிபார்ப்புகள் : திட்டம், வரம்புகள், பூஜ்யங்கள்.

  • கணிப்புகள் : பரவல்கள், சறுக்கல் அளவீடுகள், வெளிப்புறங்கள்.

  • செயல்திறன் : லேபிள்கள் வந்தவுடன், அளவீடுகளைக் கணக்கிடுங்கள்.

  • எச்சரிக்கைகள் : தாமதம், பிழைகள், சறுக்கல்.

  • மீண்டும் பயிற்சி கேடன்ஸ் : தூண்டுதல் அடிப்படையிலானது > நாட்காட்டி அடிப்படையிலானது.

சுழற்சியை ஆவணப்படுத்துங்கள். ஒரு விக்கி “பழங்குடி நினைவகத்தை” வெல்கிறது. கூகிள் சிடி பிளேபுக்குகளைப் பார்க்கவும் [2].

பொறுப்பான AI: நியாயத்தன்மை, தனியுரிமை, விளக்கமளிக்கும் தன்மை 🧩🧠

மக்கள் பாதிக்கப்பட்டால், பொறுப்பு என்பது விருப்பத்திற்குரியது அல்ல.

  • நியாயத்தன்மை சோதனைகள் → உணர்திறன் குழுக்களில் மதிப்பீடு செய்தல், இடைவெளிகளைக் குறைத்தல் [1].

  • விளக்கத்தன்மை → அட்டவணைக்கு SHAP, ஆழமானதற்கு பண்புக்கூறு. கவனமாகக் கையாளவும்.

  • தனியுரிமை/பாதுகாப்பு → PII-ஐக் குறைத்தல், அநாமதேயமாக்குதல், அம்சங்களைப் பூட்டுதல்.

  • கொள்கை → நோக்கம் vs தடைசெய்யப்பட்ட பயன்பாடுகள் எழுதுதல். பின்னர் வலியைக் குறைக்கிறது [1].

ஒரு சிறிய விளக்கம் 🧑🍳

மதிப்புரைகளை நேர்மறை மற்றும் எதிர்மறை என வகைப்படுத்துகிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம்.

  1. தரவு → மதிப்புரைகளைச் சேகரித்தல், குறைத்தல், காலத்தால் பிரித்தல் [1].

  2. அடிப்படை → TF-IDF + லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு (scikit-learn) [3].

  3. மேம்படுத்தல் → கட்டிப்பிடிக்கும் முகத்துடன் கூடிய சிறிய முன் பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றி [5].

  4. ரயில் → சில சகாப்தங்கள், ஆரம்ப நிறுத்தம், தடம் F1 [4].

  5. Eval → குழப்ப அணி, துல்லியம்@நினைவுகூர்தல், அளவுத்திருத்தம்.

  6. தொகுப்பு → டோக்கனைசர் + மாதிரி, FastAPI ரேப்பர் [2].

  7. வகைகளில் நகர்வை கண்காணித்தல்

  8. பொறுப்பான மாற்றங்கள் → வடிகட்டி PII, முக்கியமான தரவை மதிக்கவும் [1].

தாமதம் குறைவாக உள்ளதா? மாதிரியை வடிகட்டவா அல்லது ONNXக்கு ஏற்றுமதி செய்யவா?

மாடல்களை புத்திசாலிகளாகக் காட்டி, முட்டாள்களாக நடிக்க வைக்கும் பொதுவான தவறுகள் 🙃

  • கசிந்த அம்சங்கள் (ரயிலில் நிகழ்வுக்குப் பிந்தைய தரவு).

  • தவறான அளவீடு (அணி நினைவுகூருவதில் அக்கறை கொண்ட AUC).

  • சிறிய வால் செட் (சத்தமான "திருப்புமுனைகள்").

  • வர்க்க ஏற்றத்தாழ்வு புறக்கணிக்கப்பட்டது.

  • பொருந்தாத முன் செயலாக்கம் (ரயில் vs சர்வ்).

  • மிக விரைவில் அதிகமாகத் தனிப்பயனாக்குதல்.

  • கட்டுப்பாடுகளை மறத்தல் (மொபைல் செயலியில் மாபெரும் மாதிரி).

மேம்படுத்தல் தந்திரங்கள் 🔧

  • புத்திசாலித்தனமான சேர்க்கவும் : கடினமான எதிர்மறைகள், யதார்த்தமான அதிகரிப்பு.

  • கடினமாக ஒழுங்குபடுத்துங்கள்: இடைநிற்றல், சிறிய மாதிரிகள்.

  • கற்றல் விகித அட்டவணைகள் (கோசைன்/படி).

  • தொகுதி ஸ்வீப்கள் - பெரியது எப்போதும் சிறந்தது அல்ல.

  • வேகத்திற்கான கலப்பு துல்லியம் + திசையன்மயமாக்கல் [4].

  • அளவு நிர்ணயம், மெலிதான மாதிரிகளுக்கு சீரமைப்பு.

  • தற்காலிக சேமிப்பு உட்பொதிவுகள்/முன்-கணக்கீட்டு கனமான செயல்பாடுகள்.

வெடிக்காத தரவு லேபிளிங் 🏷️

  • வழிகாட்டுதல்கள்: விரிவானது, விளிம்பு நிலைகளுடன்.

  • ரயில் லேபிளர்கள்: அளவுத்திருத்த பணிகள், ஒப்பந்த சரிபார்ப்புகள்.

  • தரம்: தங்கப் பதக்கங்கள், ஸ்பாட் செக்குகள்.

  • கருவிகள்: பதிப்பு செய்யப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள், ஏற்றுமதி செய்யக்கூடிய திட்டங்கள்.

  • நெறிமுறைகள்: நியாயமான ஊதியம், பொறுப்பான ஆதாரம். முற்றுப்புள்ளி [1].

பயன்படுத்தல் வடிவங்கள் 🚀

  • தொகுதி மதிப்பெண் → இரவு வேலைகள், கிடங்கு.

  • நிகழ்நேர மைக்ரோ சர்வீஸ் → ஒத்திசைவு API, தற்காலிக சேமிப்பைச் சேர்க்கவும்.

  • ஸ்ட்ரீமிங் → நிகழ்வு சார்ந்தது, எ.கா., மோசடி.

  • எட்ஜ் → சுருக்கு, சோதனை சாதனங்கள், ONNX/TensorRT.

ஒரு ரன்புக்கை வைத்திருங்கள்: ரோல்பேக் படிகள், கலைப்பொருள் மீட்டெடுப்பு [2].

உங்கள் நேரத்திற்கு மதிப்புள்ள வளங்கள் 📚

  • அடிப்படைகள்: scikit-learn பயனர் வழிகாட்டி [3]

  • DL வடிவங்கள்: PyTorch பயிற்சிகள் [4]

  • பரிமாற்றக் கற்றல்: முகத்தை கட்டிப்பிடித்தல் விரைவு தொடக்கம் [5]

  • நிர்வாகம்/ஆபத்து: NIST AI RMF [1]

  • MLOps: கூகிள் கிளவுட் பிளேபுக்குகள் [2]

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் 💡

  • GPU வேண்டுமா? டேபுலருக்கு வேண்டாமா. DLக்கு, ஆம் (கிளவுட் வாடகை வேலை செய்கிறது).

  • போதுமான தரவு உள்ளதா? லேபிள்கள் சத்தமாக மாறும் வரை அதிகமாகச் சொல்வது நல்லது. சிறியதாகத் தொடங்கி, மீண்டும் மீண்டும் சொல்லுங்கள்.

  • மெட்ரிக் தேர்வு? பொருந்தக்கூடிய ஒரு முடிவுக்கான செலவு. மேட்ரிக்ஸை எழுதுங்கள்.

  • அடிப்படையைத் தவிர்க்கவா? உங்களால் முடியும்... அதே வழியில் நீங்கள் காலை உணவைத் தவிர்த்து வருத்தப்படலாம்.

  • ஆட்டோஎம்எல்? பூட்ஸ்ட்ராப்பிங்கிற்கு சிறந்தது. இன்னும் உங்கள் சொந்த தணிக்கைகளைச் செய்யுங்கள் [2].

கொஞ்சம் குழப்பமான உண்மை 🎬

ஒரு AI மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பது கவர்ச்சியான கணிதத்தைப் பற்றியது அல்ல, மேலும் கைவினைப் பற்றியது: கூர்மையான சட்டகம், சுத்தமான தரவு, அடிப்படை நல்லறிவு சோதனைகள், திடமான மதிப்பீடு, மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய மறு செய்கை. எதிர்காலத்தில் நீங்கள் தடுக்கக்கூடிய குழப்பங்களைச் சுத்தம் செய்யாதபடி பொறுப்பைச் சேர்க்கவும் [1][2].

உண்மை என்னவென்றால், "சலிப்பூட்டும்" பதிப்பு - இறுக்கமான மற்றும் முறையானது - பெரும்பாலும் வெள்ளிக்கிழமை அதிகாலை 2 மணிக்கு விரைந்த பகட்டான மாடலை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. உங்கள் முதல் முயற்சி விகாரமாக உணர்ந்தால்? அது சாதாரணமானது. மாடல்கள் புளிப்பு மாவைத் தொடங்குபவர்கள் போன்றவை: உணவளிக்கவும், கவனிக்கவும், சில நேரங்களில் மீண்டும் தொடங்கவும். 🥖🤷

டிஎல்;டிஆர்

  • பிரேம் சிக்கல் + மெட்ரிக்; கசிவைக் கொல்லும்.

  • முதலில் அடிப்படை; எளிய கருவிகள் ராக்.

  • முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் உதவுகின்றன - அவற்றை வணங்க வேண்டாம்.

  • துண்டுகள் முழுவதும் சீரமை; அளவீடு செய்.

  • MLOps அடிப்படைகள்: பதிப்பு செய்தல், கண்காணித்தல், பின்வாங்கல்கள்.

  • பொறுப்பான AI செயல்பாட்டிற்கு வந்தது, ஆனால் செயல்படவில்லை.

  • திரும்பத் திரும்பச் சொல்லுங்க, சிரிக்குங்க - நீங்க ஒரு AI மாடலை உருவாக்கியிருக்கீங்க. 😄

குறிப்புகள்

  1. NIST — செயற்கை நுண்ணறிவு இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு (AI RMF 1.0) . இணைப்பு

  2. கூகிள் கிளவுட் — MLOps: இயந்திர கற்றலில் தொடர்ச்சியான விநியோகம் மற்றும் ஆட்டோமேஷன் குழாய்வழிகள் . இணைப்பு

  3. scikit-learn — பயனர் வழிகாட்டி . இணைப்பு

  4. PyTorch — அதிகாரப்பூர்வ பயிற்சிகள் . இணைப்பு

  5. கட்டிப்பிடிக்கும் முகம் — டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் விரைவு தொடக்கம் . இணைப்பு

அதிகாரப்பூர்வ AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI ஐக் கண்டறியவும்.

எங்களை பற்றி

வலைப்பதிவிற்குத் திரும்பு