ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுக வழிகாட்டி: எவ்வாறு விரைவாக ஆழ்ந்த கற்றலின் அடிப்படைகளை கற்றுக்கொள்ளலாம்

ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் ஒரு கிளை ஆகும், இது மனித மூளையின் நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பைப் போலவே சிக்கலான தரவுகள் மற்றும் பணிகளை கையாள உதவுகிறது. நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவில் ஆர்வமுள்ள ஆரம்பக்காரர் அல்லது உங்கள் திறமைகளை மேம்படுத்த விரும்பும் தொழில்முனைவோர் என்றாலும், ஆழ்ந்த கற்றலின் அடிப்படைகளை புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியம். இந்த கட்டுரையில், ஆழ்ந்த கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துகள், முக்கிய தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு காட்சிகளை அறிமுகப்படுத்துவோம், இது உங்களுக்கு ஆழ்ந்த கற்றலுக்கு விரைவாக கையெழுத்திட உதவும்.

1. ஆழ்ந்த கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துகள்

1. ஆழ்ந்த கற்றல் என்ன
   ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான இயந்திரக் கற்றல் முறை, இது தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள சிக்கலான அம்சங்களை கையாளுவதற்காகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது பல அடுக்குகளைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க் மூலம் பயிற்சி மற்றும் கற்றல் செய்வதன் மூலம், மாடல் பெரிய அளவிலான தரவுகளில் இருந்து தானாகவே அம்சங்களை எடுக்க முடியும்.

2. நரம்பியல் நெட்வொர்க் அமைப்பு
   ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் உள்ளீட்டு அடுக்கு, மறைவு அடுக்கு மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்குகளை உள்ளடக்கியது:

   • உள்ளீட்டு அடுக்கு: உள்ளீட்டு தரவுகளைப் பெறுகிறது, ஒவ்வொரு நரம்பியமும் தரவின் ஒரு அம்சத்திற்கு ஒத்ததாக இருக்கிறது.
   • மறைவு அடுக்கு: உள்ளீட்டு தரவுகளை கையாள்கிறது மற்றும் அம்சங்களை எடுக்கிறது, பொதுவாக பல அடுக்குகளை உள்ளடக்கியது.
   • வெளியீட்டு அடுக்கு: இறுதி முன்னறிக்கையை உருவாக்குகிறது.

3. முக்கிய சொற்கள்

   • செயலாக்க செயலி: ReLU, Sigmoid போன்ற அசாதாரண மாற்றங்களை அறிமுகப்படுத்துவதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
   • இழப்பு செயலி: மாடலின் முன்னறிக்கையின் விளைவுகளை மதிப்பீடு செய்யப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, உதாரணமாக, சராசரி சதவீதம், குறுக்கு எண் மற்றும் பிற.
   • ஆப்டிமைசேஷன் அல்காரிதம்: இழப்பு செயலியை குறைக்க மாடல் அளவீடுகளை சரிசெய்ய உதவுகிறது, உதாரணமாக, SGD, Adam மற்றும் பிற.

2. ஆழ்ந்த கற்றலின் செயல்முறை படிகள்

1. சூழல் தயாரிப்பு

உங்கள் கணினியில் Python மற்றும் தேவையான ஆழ்ந்த கற்றல் நூலகங்கள் நிறுவப்பட்டுள்ளன என்பதை உறுதி செய்யவும். பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்கள்:

• TensorFlow
• Keras
• PyTorch

இந்த தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான கட்டளை:

pip install tensorflow keras torch torchvision  

2. தரவுப் தயாரிப்பு

• தரவுகளை சேகரிக்கவும்: இலக்கு அம்சங்கள் மற்றும் குறிச்சொற்களை உள்ளடக்கிய தரவுத்தொகுப்பைப் பெறவும்.
• தரவை முன் செயலாக்கவும்: தரவுப் சுத்திகரிப்பு, குறைவான மதிப்புகளை கையாளுதல், சாதாரணமாக்கல் மற்றும் தரநிலைப்படுத்தல் போன்றவற்றை உள்ளடக்கியது.

எடுத்துக்காட்டு குறியீடு:

import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  

# தரவுத்தொகுப்பைப் பதிவேற்றவும்  
data = pd.read_csv('data.csv')  

# தரவுப் சுத்திகரிப்பு  
data.dropna(inplace=True)  

# அம்சங்கள் மற்றும் குறிச்சொற்களைப் பிரிக்கவும்  
X = data.drop('target', axis=1)  
y = data['target']  

# தரவுப் பங்கீடு  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  

# தரநிலைப்படுத்தல்  
scaler = StandardScaler()  
X_train = scaler.fit_transform(X_train)  
X_test = scaler.transform(X_test)  

3. மாடலை உருவாக்கவும்

சரியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுத்து மாடலை உருவாக்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, Keras ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய முழு இணைக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க் உருவாக்கவும்:

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense  

# மாடலை உருவாக்கவும்  
model = Sequential()  
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))  
model.add(Dense(32, activation='relu'))  
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # இரு வகை பிரச்சினை  

# மாடலை தொகுக்கவும்  
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])  

4. மாடலை பயிற்சி செய்யவும்

பயிற்சி தரவுகளைப் பயன்படுத்தி மாடலை பயிற்சி செய்யவும், மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்பில் மதிப்பீடு செய்யவும்:

# மாடலை பயிற்சி செய்யவும்  
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1)  

# மாடலை மதிப்பீடு செய்யவும்  
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)  
print(f'Test accuracy: {accuracy:.2f}')  

5. மாடல் மேம்பாடு

• அளவீடுகளை சரிசெய்யவும்: கற்றல் விகிதம், தொகுதி அளவு, நெட்வொர்க் அடுக்குகள் போன்ற ஹைப்பர்பராமீட்டர்களை சரிசெய்து மாடல் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும்.
• ஒழுங்குபடுத்தல்: அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கும், உதாரணமாக, Dropout ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• குறுக்கு சரிபார்ப்பு: மாடலின் செயல்திறனை முழுமையாக மதிப்பீடு செய்ய குறுக்கு சரிபார்ப்பு முறையைப் பயன்படுத்தவும்.

6. மாடல் பயன்பாடு

பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாடலை புதிய தரவுகளுக்கான முன்னறிக்கைக்குப் பயன்படுத்தலாம்:

predictions = model.predict(X_new)  

3. ஆழ்ந்த கற்றலின் பயன்பாட்டு காட்சிகள்

ஆழ்ந்த கற்றல் பல துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, உதாரணமாக:

1. படம் செயலாக்கம்: முகம் அடையாளம் காணுதல், படம் வகைப்படுத்தல், இலக்கு கண்டறிதல் மற்றும் பிற.
2. இயற்கை மொழி செயலாக்கம்: இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு, உரை சுருக்கம் மற்றும் பிற.
3. சொல் அடையாளம்: சொல் உரை, குரல் அடையாளம் மற்றும் பிற.
4. மருத்துவ கண்டறிதல்: மருத்துவ படங்களைப் பயன்படுத்தி உதவியுடன் கண்டறிதல் மற்றும் பிற.

4. வளங்கள் மற்றும் கற்றல் பொருட்கள்

• ஆன்லைன் பாடங்கள்: MIT இன் "ஆழ்ந்த கற்றல்" பொது பாடம், வீடியோக்கள், பயிற்சிகள் மற்றும் வாசிப்பு பொருட்களை உள்ளடக்கிய வளங்களை வழங்குகிறது (MIT OpenCourseWare).
• புத்தக பரிந்துரைகள்:
  • "ஆழ்ந்த கற்றல்" (Ian Goodfellow மற்றும் பிற)
  • "நரம்பியல் நெட்வொர்க் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல்" (Michael Nielsen)

முடிவு

ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது சிக்கலான தரவுகளை கையாளவும் தானாகவே முன்னறிக்கைகளை உருவாக்கவும் உதவும் ஒரு சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பமாகும். இந்த கட்டுரையின் வழிகாட்டுதலின் மூலம், நீங்கள் ஆழ்ந்த கற்றலின் கருத்துகள் மற்றும் செயல்முறை முறைகளை ஆரம்பத்தில் கற்றுக்கொள்ள முடியும் என்று நம்புகிறேன். தொடர்ந்து நடைமுறை மற்றும் கற்றலின் மூலம், இந்த துறையின் மேலும் பயன்பாடுகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை ஆழமாக ஆராயலாம்.