நரம்பியல் வலைப்பின்னல் கற்றல் வளங்கள் மற்றும் பயிற்சி வழிகாட்டி: கோட்பாட்டிலிருந்து நடைமுறைக்கு, விரைவாகத் தொடங்க உங்களுக்கு உதவுகிறது

# நரம்பியல் வலைப்பின்னல் கற்றல் வளங்கள் மற்றும் பயிற்சி வழிகாட்டி: கோட்பாட்டிலிருந்து நடைமுறைக்கு, விரைவாகத் தொடங்க உங்களுக்கு உதவுகிறது நரம்பியல் வலைப்பின்னல் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையின் முக்கிய தொழில்நுட்பங்களில் ஒன்றாகும், மேலும் இது சமீபத்திய ஆண்டுகளில் வேகமாக வளர்ந்துள்ளது. பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் முதல் வலுவூட்டல் கற்றல் வரை, நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களின் பயன்பாடு நம் வாழ்வின் அனைத்து அம்சங்களிலும் ஊடுருவியுள்ளது. இந்த கட்டுரை X/Twitter இல் \## இரண்டாம் பகுதி: தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கற்றல் ஆதாரங்கள்: YouTube சேனல்கள் மற்றும் ஆன்லைன் படிப்புகள்\n\nகோட்பாட்டு கற்றல் முக்கியமானது, ஆனால் நடைமுறை மட்டுமே உண்மையை சோதிக்க ஒரே வழி. கோட்பாட்டிலிருந்து நடைமுறைக்கு செல்ல உதவும் சில உயர்தர YouTube சேனல்கள் மற்றும் ஆன்லைன் படிப்புகள் கீழே பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன.\n\n### 1. YouTube சேனல் பரிந்துரைகள்:\n\n* **Andrej Karpathy**: நவீன, நடைமுறை ஆழமான கற்றல் விரிவுரைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது, ஆழமான மற்றும் எளிமையானது, ஒரு குறிப்பிட்ட அடிப்படை உள்ள டெவலப்பர்களுக்கு ஏற்றது.\n* **Yannic Kilcher**: AI ஆய்வுக் கட்டுரைகளை விரிவாக விளக்குகிறது, சமீபத்திய ஆராய்ச்சி முன்னேற்றங்களைப் புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் மேம்பட்ட டெவலப்பர்களுக்கு ஏற்றது.\n* **AI Explained**: AI கருத்துக்களை எளிய மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய வகையில் விளக்குகிறது, ஆரம்பநிலைக்கு ஏற்றது.\n* **CodeEmporium**: AI குறியீட்டுக்கான படிப்படியான வழிகாட்டியை வழங்குகிறது, பல்வேறு AI மாதிரிகளை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்று படிப்படியாக உங்களுக்குக் கற்பிக்கிறது.\n* **3Blue1Brown**: காட்சிப்படுத்தல் மூலம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை விளக்குகிறது, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் உள் இயக்க வழிமுறைகளைப் புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது.\n\n### 2. ஆன்லைன் படிப்பு பரிந்துரைகள்:\n\ntut\_ml X/Twitter இல் பகிர்ந்த இணைப்பைப் பார்க்கவும், உங்கள் தேவைகளுக்கு ஏற்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க் படிப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். கூடுதலாக, Coursera, edX, Udacity போன்ற தளங்கள் ஏராளமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் படிப்புகளை வழங்குகின்றன, உதாரணமாக:\n\n* **Coursera: Deep Learning Specialization (by deeplearning.ai)**: ஆழமான கற்றல் துறையில் நிபுணரான ஆண்ட்ரூ என்ஜி பேராசிரியரால் கற்பிக்கப்படுகிறது, உள்ளடக்கம் விரிவானது மற்றும் ஆழமானது, ஆழமான கற்றலை முறையாகக் கற்க ஏற்றது.\n* **edX: MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning**: MIT பேராசிரியரால் கற்பிக்கப்படுகிறது, ஆழமான கற்றலின் அடிப்படைகள் மற்றும் அதிநவீன பயன்பாடுகளை உள்ளடக்கியது.\n\n## மூன்றாம் பகுதி: மாதிரி பயிற்சி மேம்படுத்துதல்: அனுபவ பகிர்வு மற்றும் நடைமுறை நுட்பங்கள்\n\n\_avichawla X/Twitter இல் மாதிரி பயிற்சியை மேம்படுத்துவதற்கான 16 நுட்பங்களைப் பகிர்ந்துள்ளார், இந்த அனுபவங்கள் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு முக்கியமானவை. முக்கிய நுட்பங்கள் சில கீழே பட்டியலிடப்பட்டுள்ளன:\n\n1. **தரவு முன் செயலாக்கம் (Data Preprocessing)**:\n * **தரப்படுத்தல் (Standardization)**: தரவை சராசரியாக 0 ஆகவும், நிலையான விலகலை 1 ஆகவும் அளவிடுதல், வெவ்வேறு அம்சங்களுக்கிடையேயான பரிமாண வேறுபாடுகளை நீக்குதல்.\n * **இயல்பாக்கம் (Normalization)**: தரவை 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் அளவிடுதல், தரவு விநியோகம் சீரற்றதாக இருக்கும்போது பொருத்தமானது.\n * **விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் (Handling Missing Values)**: விடுபட்ட மதிப்புகளை நிரப்ப சராசரி, இடைநிலை அல்லது பயன்முறையைப் பயன்படுத்தவும் அல்லது மேம்பட்ட உள்ளீட்டு முறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.\n2. **மாதிரி தேர்வு (Model Selection)**:\n * பணி வகையின்படி பொருத்தமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.\n * வெவ்வேறு மாதிரி கட்டமைப்புகளை முயற்சிக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக, நெட்வொர்க் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது, சுருள் கர்னல் அளவை மாற்றுவது போன்றவை.\n3. **ஹைப்பர் அளவுரு சரிசெய்தல் (Hyperparameter Tuning)**:\n * **கற்றல் விகிதம் (Learning Rate)**: மாதிரி பயிற்சி வேகத்தைக் கட்டுப்படுத்துகிறது, அதிகமாக இருந்தால் ஊசலாட்டத்திற்கு வழிவகுக்கும், மிகக் குறைவாக இருந்தால் பயிற்சி வேகம் மிக மெதுவாக இருக்கும்.\n * **தொகுதி அளவு (Batch Size)**: ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரிகளின் எண்ணிக்கை, மாதிரி பயிற்சியின் ஸ்திரத்தன்மை மற்றும் வேகத்தை பாதிக்கிறது.\n * **உகப்பாக்கி (Optimizer)**: பொருத்தமான உகப்பாக்கியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக, Adam, SGD போன்றவை, மாதிரி ஒன்றிணைப்பை விரைவுபடுத்தலாம்.\n * **ஒழுங்குமுறை (Regularization)**: மாதிரி அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்கிறது, எடுத்துக்காட்டாக, L1 ஒழுங்குமுறை, L2 ஒழுங்குமுறை, Dropout போன்றவை.\n4. **பயிற்சி செயல்முறையை கண்காணித்தல் (Monitoring Training Progress)**:\n * **கற்றல் வளைவுகளை வரைதல் (Learning Curves)**: பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்புகளின் இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் துல்லியத்தைக் கவனியுங்கள், மாதிரி அதிகப்படியான பொருத்தம் அல்லது குறைவான பொருத்தம் உள்ளதா என்பதை தீர்மானிக்கவும்.\n * **TensorBoard போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி செயல்முறையை காட்சிப்படுத்தவும்**: நிகழ்நேரத்தில் மாதிரியின் பயிற்சி நிலையை கண்காணிக்கவும், பிழைத்திருத்தம் மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கு வசதியாக இருக்கும்.\n5. **தரவு விரிவாக்கம் (Data Augmentation)**:\n * சுழற்றுதல், மொழிபெயர்த்தல், அளவிடுதல், வெட்டுதல் போன்ற முறைகள் மூலம் பயிற்சி தரவின் பன்முகத்தன்மையை அதிகரிக்கவும், மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தும் திறனை மேம்படுத்தவும்.\n6. **ஆரம்ப நிறுத்தம் (Early Stopping)**:\n * சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் செயல்திறன் மேம்படாதபோது, மாதிரி அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க, பயிற்சியை முன்கூட்டியே நிறுத்துங்கள்.\n7. **GPU ஐப் பயன்படுத்தி பயிற்சி வேகத்தை விரைவுபடுத்துங்கள்**: ஆழமான கற்றல் மாதிரி பயிற்சிக்கு ஏராளமான கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவை, GPU ஐப் பயன்படுத்துவது பயிற்சி வேகத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.## நான்கு, முன்னணி முன்னேற்றங்களில் கவனம் செலுத்துங்கள்: நியூட்ரல் டஸ்ட் முதல் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் வரை அடிப்படை அறிவு மற்றும் நடைமுறை திறன்களுடன் கூடுதலாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க் துறையில் முன்னணி முன்னேற்றங்களில் கவனம் செலுத்துவது மிகவும் முக்கியமானது. * **Neural Dust**: VelcoDar X/Twitter இல் குறிப்பிட்ட "Neural Dust" என்பது ஒரு புதிய வகை மூளை-கணினி இடைமுக தொழில்நுட்பமாகும். இது சிறிய வயர்லெஸ் சென்சார்களை மூளையில் பொருத்தி, அதிக துல்லியமான நரம்பியல் சமிக்ஞை பதிவை அடைகிறது. இந்த தொழில்நுட்பம் நரம்பியல் நோய்களுக்கு சிகிச்சையளிக்கவும், மனித அறிவாற்றலை மேம்படுத்தவும் பெரும் திறனைக் கொண்டுள்ளது. * **குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்**: NeuralSpace_ குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் தொடர்பான தகவல்களை அடிக்கடி வெளியிடுகிறது. குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் வளர்ச்சியானது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு புதிய முன்னேற்றங்களைக் கொண்டு வரக்கூடும் என்று இது அறிவுறுத்துகிறது. உதாரணமாக, வேகமான பயிற்சி வேகம், அதிக சக்திவாய்ந்த கணினி திறன் போன்றவை. தற்போது குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் ஆரம்ப கட்டத்தில் இருந்தாலும், நாம் தொடர்ந்து கவனம் செலுத்த வேண்டியது அவசியம். * **AGI (Artificial General Intelligence)**: Suryanshti777 முன்வைத்த AI Stack இலிருந்து பார்க்கும்போது, இறுதி இலக்கு Agentic AI ஐ அடைவதாகும், அதாவது பொதுவான செயற்கை நுண்ணறிவு. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் AGI ஐ அடைவதற்கான ஒரு முக்கியமான அடித்தளமாகும். எனவே, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களில் கவனம் செலுத்துவது, AGI இன் வளர்ச்சி திசையை நன்கு புரிந்து கொள்ள உதவும். ## ஐந்து, வழக்கு பகிர்வு: பல்வேறு துறைகளில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பல்வேறு துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பின்வருவன சில பொதுவான பயன்பாட்டு வழக்குகள்: * **பட அங்கீகாரம்**: CNN பட அங்கீகாரத் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. உதாரணமாக, முக அங்கீகாரம், பொருள் கண்டறிதல், பட வகைப்பாடு போன்றவை. * **இயற்கை மொழி செயலாக்கம்**: LSTM மற்றும் Transformer நெட்வொர்க்குகள் இயற்கை மொழி செயலாக்கத் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. உதாரணமாக, இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, உரை உருவாக்கம், உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு போன்றவை. * **மருத்துவம் மற்றும் சுகாதாரம்**: நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நோய் கண்டறிதல், மருந்து மேம்பாடு, மரபணு எடிட்டிங் போன்ற துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. உதாரணமாக, மருத்துவ பட தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், மருத்துவர்கள் நோய்களைக் கண்டறிய உதவ முடியும்; புரத கட்டமைப்புகளை கணிப்பதன் மூலம், மருந்து மேம்பாட்டு செயல்முறையை விரைவுபடுத்த முடியும். * **நிதித் துறை**: நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இடர் மதிப்பீடு, கடன் மதிப்பெண், மோசடி கண்டறிதல் போன்ற துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ## ஆறு, சுருக்கம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையின் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும். AI தொடர்பான வேலைகளில் ஈடுபடுவதற்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொடர்பான அறிவு மற்றும் திறன்களைப் பெறுவது அவசியம். இந்த கட்டுரை X/Twitter இல் "Neural" பற்றிய விவாதத்தை ஒழுங்கமைப்பதன் மூலம், ஒரு நடைமுறை கற்றல் ஆதாரம் மற்றும் பயிற்சி வழிகாட்டியை வழங்குகிறது. இது வாசகர்கள் விரைவாகத் தொடங்கவும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொடர்பான அறிவைப் பெறவும் உதவும் என்று நம்புகிறோம்.கற்றல் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறை. இந்த கட்டுரையைப் படிப்பதன் மூலம், வாசகர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கான சரியான திசையைக் கண்டுபிடித்து, தொடர்ந்து ஆராய்ந்து பயிற்சி செய்து, இறுதியில் ஒரு சிறந்த AI பொறியாளராக மாறுவார்கள் என்று நம்புகிறேன். <p>கற்றல் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறை. இந்த கட்டுரையைப் படிப்பதன் மூலம், வாசகர்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கான சரியான திசையைக் கண்டுபிடித்து, தொடர்ந்து ஆராய்ந்து பயிற்சி செய்து, இறுதியில் ஒரு சிறந்த AI பொறியாளராக மாறுவார்கள் என்று நம்புகிறேன்.</p>