இந்த வலைப்பதிவு இடுகை இயந்திர கற்றல் (ML) உலகிற்கு ஒரு விரிவான அறிமுகத்தை வழங்குகிறது, இது மிகவும் பிரபலமான ML நூலகங்களான TensorFlow, PyTorch மற்றும் Scikit-learn ஐ ஆராய்கிறது. இது இயந்திர கற்றல் மற்றும் அதன் பயன்பாடுகளின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது, அதே நேரத்தில் TensorFlow மற்றும் PyTorch இடையேயான முக்கிய வேறுபாடுகளையும், Scikit-learn இன் அம்சங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு பகுதிகளையும் விவரிக்கிறது. தரவு முன் செயலாக்க படிகளைப் பற்றி விவாதித்த பிறகு, எந்த நூலகம் எந்த திட்டங்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை விளக்க ஒரு ஒப்பீட்டு அட்டவணை வழங்கப்படுகிறது. எளிய மாதிரி உருவாக்கம், ஆழமான கற்றல் மேம்பாடு மற்றும் தரவு அறிவியல் திட்டங்களுக்கு ஒவ்வொரு நூலகத்தின் நன்மைகளையும் நிரூபிக்கும் வகையில், நிஜ உலக ML பயன்பாடுகளிலிருந்து எடுத்துக்காட்டுகள் வழங்கப்படுகின்றன. இறுதியில், வலைப்பதிவு வாசகர்கள் தங்கள் தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான ML நூலகத்தைத் தேர்வுசெய்ய உதவுகிறது.

இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன, அது ஏன் முக்கியமானது?

இயந்திர கற்றல் இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு கிளையாகும், இது கணினிகள் வெளிப்படையாக நிரல் செய்யப்படாமல் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. அதன் மையத்தில், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் தரவுத் தொகுப்புகளில் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அங்கீகரிப்பதன் மூலம் எதிர்காலத் தரவு பற்றிய கணிப்புகளைச் செய்யலாம் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கலாம். இந்த செயல்முறை தொடர்ந்து வழிமுறைகளைப் பயிற்றுவித்து மேம்படுத்துவதன் மூலம் நிகழ்கிறது, இதன் விளைவாக மிகவும் துல்லியமான மற்றும் பயனுள்ள முடிவுகள் கிடைக்கும். பாரம்பரிய நிரலாக்கத்தைப் போலன்றி, குறிப்பிட்ட பணிகளை எவ்வாறு செய்வது என்பது படிப்படியாகச் சொல்லப்படுவதற்குப் பதிலாக, கணினிகள் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், தாங்களாகவே தீர்வுகளை உருவாக்கவும் இயந்திர கற்றல் அனுமதிக்கிறது.

நாம் பெரிய தரவுகளின் யுகத்தில் வாழ்வதால் இயந்திரக் கற்றலின் முக்கியத்துவம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. வணிகங்களும் ஆராய்ச்சியாளர்களும் பாரிய தரவுத் தொகுப்புகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கவும் எதிர்காலத்தை கணிக்கவும் இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர். எடுத்துக்காட்டாக, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகளை வழங்க மின்வணிக தளங்கள் வாடிக்கையாளர் வாங்கும் பழக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்யலாம், சுகாதார நிறுவனங்கள் நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டறியலாம், மேலும் நிதித் துறை மோசடியைக் கண்டறிய முடியும். இயந்திர கற்றல்முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல், செயல்திறனை அதிகரித்தல் மற்றும் புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்குதல் மூலம் பல்வேறு தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது.

இயந்திர கற்றலின் நன்மைகள்
• விரைவான மற்றும் துல்லியமான பகுப்பாய்வுகளைச் செய்தல்
• பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுத்தல்
• மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய பணிகளை தானியங்குபடுத்துங்கள்
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை வழங்குதல்
• எதிர்காலத்தை முன்னறிவித்தல் மற்றும் அபாயங்களைக் குறைத்தல்
• முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல்

இயந்திர கற்றல்வணிகங்களுக்கு மட்டுமல்ல, அறிவியல் ஆராய்ச்சிக்கும் ஒரு முக்கியமான கருவியாகும். மரபணு ஆராய்ச்சி முதல் காலநிலை மாதிரியாக்கம் வரையிலான துறைகளில், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் சிக்கலான தரவுத் தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் புதிய கண்டுபிடிப்புகளை செயல்படுத்துகின்றன. மனித கண்ணால் கண்டறிய முடியாத நுட்பமான விவரங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதன் மூலம், இந்த வழிமுறைகள் விஞ்ஞானிகள் மிகவும் ஆழமான பகுப்பாய்வுகளை மேற்கொள்ளவும் மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளை அடையவும் உதவுகின்றன.

இயந்திர கற்றல்இன்றைய மிக முக்கியமான தொழில்நுட்பங்களில் ஒன்றாகும், மேலும் எதிர்கால கண்டுபிடிப்புகளின் அடித்தளத்தை உருவாக்கும். தரவு சார்ந்த முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளின் பெருக்கத்துடன், இயந்திர கற்றல் நிபுணர்களுக்கான தேவையும் அதிகரித்து வருகிறது. எனவே, இயந்திர கற்றல் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வதும் இந்த பகுதியில் தேர்ச்சி பெறுவதும் தனிநபர்களுக்கும் வணிகங்களுக்கும் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்கும். பின்வரும் பிரிவுகளில், TensorFlow, PyTorch மற்றும் Scikit-learn போன்ற இயந்திர கற்றல் நூலகங்களை விரிவாக ஆராய்வோம்.

டென்சர்ஃப்ளோ vs. பைடார்ச்: முக்கிய வேறுபாடுகள்

இயந்திர கற்றல் இயந்திர கற்றல் (ML) துறையில், TensorFlow மற்றும் PyTorch ஆகியவை மிகவும் பிரபலமான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு நூலகங்கள். இரண்டும் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்கினாலும், அவை அவற்றின் கட்டமைப்பு, பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் சமூக ஆதரவில் கணிசமாக வேறுபடுகின்றன. இந்தப் பிரிவில், இந்த இரண்டு நூலகங்களின் முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் வேறுபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம்.

அம்சம்	டென்சர்ஃப்ளோ	பைடார்ச்
படைப்பாளி	கூகிள்	Facebook
நிரலாக்க மாதிரி	குறியீட்டு கணக்கீடு	டைனமிக் கம்ப்யூட்டிங்
பிழைத்திருத்தம்	கடினமான	எளிதானது
நெகிழ்வுத்தன்மை	குறைந்த நெகிழ்வுத்தன்மை	மேலும் நெகிழ்வானது

TensorFlow என்பது பெரிய அளவிலான பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்காக கூகிள் உருவாக்கிய ஒரு நூலகமாகும். இது ஒரு குறியீட்டு கணக்கீட்டு அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது, அதாவது மாதிரி முதலில் ஒரு வரைபடமாக வரையறுக்கப்பட்டு பின்னர் அந்த வரைபடத்தில் இயக்கப்படுகிறது. இந்த அணுகுமுறை மேம்படுத்தல்கள் மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட செயலாக்கத்திற்கான நன்மைகளை வழங்கினாலும், இது பிழைத்திருத்தத்தையும் சிக்கலாக்கும்.

டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துவதற்கான படிகள்

1. தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல் மற்றும் முன் செயலாக்கப் படிகளை முடித்தல்.
2. மாதிரி கட்டமைப்பை வரையறுத்தல் (அடுக்குகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள்).
3. இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்க வழிமுறையைத் தீர்மானித்தல்.
4. மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மேம்படுத்தலைத் தொடங்குவதற்கும் தரவை வழங்குதல்.
5. மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்து, தேவைப்பட்டால் மாற்றங்களைச் செய்யுங்கள்.

பேஸ்புக் உருவாக்கிய, டைனமிக் கணக்கீட்டு அணுகுமுறையை ஏற்றுக்கொள்ளும் ஒரு நூலகமான PyTorch, மாதிரியின் ஒவ்வொரு படியையும் உடனடியாக இயக்கவும் முடிவுகளைக் கவனிக்கவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது PyTorch ஐ மிகவும் நெகிழ்வான மற்றும் பிழைத்திருத்தத்திற்கு எளிதான விருப்பமாக மாற்றுகிறது. டைனமிக் கணக்கீடு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்குகிறது, குறிப்பாக ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு திட்டங்களில்.

டென்சர்ஃப்ளோவின் நன்மைகள்

பெரிய அளவிலான விநியோகிக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் அதன் செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதல் தன்மைக்காக டென்சர்ஃப்ளோ தனித்து நிற்கிறது. கூகிளின் தொடர்ச்சியான ஆதரவு மற்றும் விரிவான சமூகத்திற்கு நன்றி, இதை பல்வேறு தளங்களில் (மொபைல், உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள், சேவையகங்கள்) எளிதாகப் பயன்படுத்தலாம். மேலும், டென்சர்போர்டு போன்ற சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளைக் கொண்டு, மாதிரியின் பயிற்சி மற்றும் செயல்திறனை விரிவாகக் கண்காணிக்க முடியும்.

PyTorch இன் நன்மைகள்

PyTorch அதன் டைனமிக் கம்ப்யூட்டிங் அணுகுமுறையால் மிகவும் நெகிழ்வான மற்றும் பயனர் நட்பு அனுபவத்தை வழங்குகிறது. இது ஆராய்ச்சி சார்ந்த திட்டங்கள் மற்றும் விரைவான முன்மாதிரிக்கு மிகவும் சாதகமானது. பைத்தானுடன் அதன் இயற்கையான ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் பிழைத்திருத்தத்தின் எளிமை ஆகியவை டெவலப்பர்களிடையே அதன் பிரபலத்தை அதிகரித்துள்ளன. மேலும், ஜி.பீ.யூ. அதன் ஆதரவுக்கு நன்றி, ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை விரைவாக அடைய முடியும்.

Scikit-learn: நூலக அம்சங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்

அறிவியல்-கற்று, இயந்திர கற்றல் இது அல்காரிதம்களை செயல்படுத்துவதற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும், திறந்த மூல பைதான் நூலகமாகும். எளிமையான மற்றும் நிலையான API ஐ வழங்குவதன் மூலம், பல்வேறு வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங் மற்றும் பரிமாணக் குறைப்பு அல்காரிதம்களை எளிதாக செயல்படுத்த இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை விரைவாக முன்மாதிரி செய்து உருவாக்க விரும்பும் தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்களுக்கு பயனர் நட்பு கருவியை வழங்குவதே இதன் முதன்மை இலக்காகும்.

Scikit-learn, NumPy, SciPy மற்றும் Matplotlib போன்ற பிற பைதான் நூலகங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு தரவு கையாளுதல், அறிவியல் கணினிமயமாக்கல் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் திறன்களை தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது. நூலகம் மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் முறைகளை ஆதரிக்கிறது மற்றும் பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளில் திறம்பட செயல்பட முடியும். குறிப்பாக, இது மாதிரி தேர்வு, சரிபார்ப்பு மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கான விரிவான கருவிகளை வழங்குகிறது, இது இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வின் ஒரு முக்கிய பகுதியாக அமைகிறது.

Scikit-learn ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான தேவைகள்
• பைதான் 3.6 அல்லது அதற்குப் பிறகு நிறுவப்பட்டது
• NumPy நூலகம் நிறுவப்பட்டுள்ளது (பிப் நிறுவு நம்பி)
• SciPy நூலகம் நிறுவப்பட வேண்டும் (பிப் நிறுவல் ஸ்கைபி)
• Scikit-learn நூலகம் நிறுவப்பட வேண்டும் (பிப் நிறுவல் scikit-கற்றல்)
• Matplotlib நூலகம் (விரும்பினால்) நிறுவப்பட்டது (pip நிறுவல் matplotlib)
• ஜாப்லிப் நூலகம் (விரும்பினால்) ஏற்றப்பட்டது (pip நிறுவல் joblib)

கீழே உள்ள அட்டவணை Scikit-learn நூலகத்தால் வழங்கப்படும் சில அடிப்படை வழிமுறைகள் மற்றும் அவற்றின் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

அல்காரிதம் வகை	வழிமுறை பெயர்	பயன்பாட்டு பகுதி
வகைப்பாடு	லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு	ஸ்பேம் வடிகட்டுதல், கடன் ஆபத்து மதிப்பீடு
பின்னடைவு	நேரியல் பின்னடைவு	வீட்டு விலை முன்னறிவிப்பு, தேவை முன்னறிவிப்பு
கிளஸ்டரிங்	கே-மீன்ஸ்	வாடிக்கையாளர் பிரிவு, ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல்
அளவு குறைப்பு	முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (PCA)	தரவு சுருக்கம், அம்சப் பிரித்தெடுத்தல்

Scikit-learn இன் மிகப்பெரிய நன்மைகளில் ஒன்று, பயன்படுத்த எளிதானதுவழிமுறைகளை செயல்படுத்த தேவையான குறியீட்டின் அளவு மிகக் குறைவு, மேலும் நூலகம் தொடக்கநிலையாளர்களுக்கு கூட விரைவான தொடக்கத்தை வழங்குகிறது. இது விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் சமூக ஆதரவையும் கொண்டுள்ளது, இது சரிசெய்தல் மற்றும் கற்றலை எளிதாக்குகிறது. இயந்திர கற்றல் திட்டங்களில் விரைவான முன்மாதிரி மற்றும் அடிப்படை பகுப்பாய்விற்கு Scikit-learn ஒரு சிறந்த தேர்வாகும்.

இயந்திர கற்றலில் தரவு முன் செயலாக்க படிகள்

இயந்திர கற்றல் (இயந்திர கற்றல்) திட்டங்களில் வெற்றிக்கான மூலக்கல்களில் ஒன்று சரியான தரவு முன் செயலாக்கம் ஆகும். மூல தரவு பெரும்பாலும் சத்தமாகவோ, முழுமையற்றதாகவோ அல்லது சீரற்றதாகவோ இருக்கலாம். எனவே, உங்கள் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன்பு தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றியமைத்தல் மற்றும் சீரமைத்தல் மிக முக்கியம். இல்லையெனில், உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறன் மோசமடையக்கூடும், மேலும் நீங்கள் தவறான முடிவுகளை உருவாக்கக்கூடும்.

தரவு முன் செயலாக்கம் என்பது மூல தரவை இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் புரிந்துகொண்டு திறம்பட பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு வடிவமாக மாற்றும் செயல்முறையாகும். இந்த செயல்முறை தரவு சுத்தம் செய்தல், மாற்றம், அளவிடுதல் மற்றும் அம்ச பொறியியல் போன்ற பல்வேறு படிகளை உள்ளடக்கியது. ஒவ்வொரு படியும் தரவின் தரத்தை மேம்படுத்துவதையும் மாதிரியின் கற்றல் திறனை மேம்படுத்துவதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.

தரவு முன் செயலாக்க படிகள்

1. விடுபட்ட தரவு கணக்கீடு: விடுபட்ட மதிப்புகளை பொருத்தமான முறைகளைப் பயன்படுத்தி நிரப்புதல்.
2. வெளிப்புற கண்டறிதல் மற்றும் திருத்தம்: தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள புறம்பானவற்றைக் கண்டறிந்து சரிசெய்யவும் அல்லது நீக்கவும்.
3. தரவு அளவிடுதல்: வெவ்வேறு அளவுகளில் உள்ள அம்சங்களை ஒரே வரம்பிற்குள் கொண்டு வருதல் (எ.கா., குறைந்தபட்ச-அதிகபட்ச அளவிடுதல், தரப்படுத்தல்).
4. வகை தரவு குறியீட்டு முறை: வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளை எண் மதிப்புகளாக மாற்றுதல் (எ.கா., ஒன்-ஹாட் என்கோடிங், லேபிள் என்கோடிங்).
5. அம்சத் தேர்வு மற்றும் பொறியியல்: மாதிரிக்கு மிக முக்கியமான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது அல்லது புதிய அம்சங்களை உருவாக்குதல்.

கீழே உள்ள அட்டவணை, ஒவ்வொரு தரவு முன் செயலாக்கப் படிகளின் அர்த்தம் என்ன, அவை எந்த சூழ்நிலைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன மற்றும் அவற்றின் சாத்தியமான நன்மைகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது.

என் பெயர்	விளக்கம்	பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்	நன்மைகள்
தரவு இம்புடேஷன் இல்லை	விடுபட்ட மதிப்புகளை நிரப்புதல்	கணக்கெடுப்பு தரவு, சென்சார் தரவு	தரவு இழப்பைத் தடுக்கிறது மற்றும் மாதிரி துல்லியத்தை அதிகரிக்கிறது
வெளிப்புற செயலாக்கம்	குறைபாடுகளை சரிசெய்தல் அல்லது நீக்குதல்	நிதி தரவு, சுகாதார தரவு	மாதிரி நிலைத்தன்மையை அதிகரிக்கிறது மற்றும் தவறான விளைவுகளை குறைக்கிறது
தரவு அளவிடுதல்	அம்சங்களை ஒரே அளவிற்குக் கொண்டுவருதல்	தூரம் சார்ந்த வழிமுறைகள் (எ.கா., K-மீன்ஸ்)	வழிமுறைகள் வேகமாகவும் துல்லியமாகவும் செயல்பட வைக்கிறது
வகை தரவு குறியீட்டு முறை	வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை எண் தரவுகளாக மாற்றுதல்	உரைத் தரவு, மக்கள்தொகைத் தரவு	வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை மாதிரி புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது.

பயன்படுத்தப்படும் தரவு முன் செயலாக்க படிகள் இயந்திர கற்றல் இது வழிமுறை மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் பண்புகளைப் பொறுத்து மாறுபடும். எடுத்துக்காட்டாக, முடிவு மரங்கள் போன்ற சில வழிமுறைகள் தரவு அளவிடுதலால் பாதிக்கப்படுவதில்லை, அதே நேரத்தில் நேரியல் பின்னடைவு போன்ற வழிமுறைகளுக்கு அளவிடுதல் முக்கியமானது. எனவே, தரவு முன் செயலாக்கத்தின் போது கவனமாக இருப்பதும், ஒவ்வொரு படியையும் உங்கள் தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் மாதிரிக்கு ஏற்றவாறு பயன்படுத்துவதும் முக்கியம்.

எந்த நூலகத்தை நீங்கள் தேர்வு செய்ய வேண்டும்? ஒப்பீட்டு அட்டவணை

இயந்திர கற்றல் உங்கள் திட்டத்திற்கு சரியான நூலகத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது அதன் வெற்றிக்கு மிகவும் முக்கியமானது. TensorFlow, PyTorch மற்றும் Scikit-learn ஆகியவை பிரபலமான நூலகங்கள், ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நன்மைகள் மற்றும் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன. உங்கள் தேர்வைச் செய்யும்போது, உங்கள் திட்டத்தின் தேவைகள், உங்கள் குழுவின் அனுபவம் மற்றும் நூலகத்தின் அம்சங்களைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். இந்தப் பிரிவில், உங்கள் திட்டத்திற்கான சிறந்த விருப்பத்தைத் தீர்மானிக்க உதவும் வகையில் இந்த மூன்று நூலகங்களையும் ஒப்பிடுவோம்.

திட்டத்தின் சிக்கலான தன்மை, தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மற்றும் இலக்கு துல்லியம் போன்ற காரணிகளைப் பொறுத்து நூலகத் தேர்வு அமைகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஆழமான கற்றல் திட்டங்களுக்கு TensorFlow அல்லது PyTorch மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம், அதே நேரத்தில் எளிமையான மற்றும் வேகமான தீர்வுகளுக்கு Scikit-learn விரும்பப்படலாம். உங்கள் குழுவில் அதிக அனுபவம் வாய்ந்த நூலகமும் ஒரு முக்கியமான காரணியாகும். TensorFlow உடன் முன்பு பணியாற்றிய ஒரு குழு, அந்த நூலகத்தை ஒரு புதிய திட்டத்தில் தொடர்ந்து பயன்படுத்துவதன் மூலம் உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்க முடியும்.

நூலகத் தேர்வுக்கான அளவுகோல்கள்

• திட்டத்தின் வகை மற்றும் சிக்கலான தன்மை
• தரவுத் தொகுப்பின் அளவு மற்றும் அமைப்பு
• இலக்கு துல்லியம் மற்றும் செயல்திறன்
• குழுவின் அனுபவமும் நிபுணத்துவமும்
• நூலக சமூக ஆதரவு மற்றும் ஆவணப்படுத்தல்
• வன்பொருள் தேவைகள் (GPU ஆதரவு, முதலியன)

கீழே உள்ள அட்டவணை TensorFlow, PyTorch மற்றும் Scikit-learn நூலகங்களின் முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளின் ஒப்பீட்டை வழங்குகிறது. இந்த ஒப்பீடு உங்கள் திட்டத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமான நூலகத்தைத் தேர்வுசெய்ய உதவும்.

அம்சம்	டென்சர்ஃப்ளோ	பைடார்ச்	ஸ்கைகிட்-கற்றல்
முக்கிய நோக்கம்	ஆழ்ந்த கற்றல்	ஆழ்ந்த கற்றல், ஆராய்ச்சி	பாரம்பரிய இயந்திர கற்றல்
நெகிழ்வுத்தன்மை	உயர்	மிக அதிகம்	நடுத்தர
கற்றல் வளைவு	நடுத்தர-கடினமானது	நடுத்தர	எளிதானது
சமூக ஆதரவு	பரந்த மற்றும் செயலில்	பரந்த மற்றும் செயலில்	விசாலமான
GPU ஆதரவு	சரியானது	சரியானது	எரிச்சலடைந்தேன்
பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்	பட செயலாக்கம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம்	ஆராய்ச்சி, முன்மாதிரி	வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கொத்தமைப்பு

இயந்திர கற்றல் உங்கள் திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் உங்கள் குழுவின் அனுபவத்தின் அடிப்படையில் நூலகத்தின் தேர்வு கவனமாக பரிசீலிக்கப்பட வேண்டும். TensorFlow மற்றும் PyTorch ஆகியவை ஆழமான கற்றல் திட்டங்களுக்கு சக்திவாய்ந்த விருப்பங்களை வழங்குகின்றன, அதே நேரத்தில் Scikit-learn எளிமையான, வேகமான தீர்வுகளுக்கு ஏற்றது. உங்கள் திட்டத்தின் தேவைகள் மற்றும் நூலகத்தின் அம்சங்களைக் கருத்தில் கொண்டு, நீங்கள் மிகவும் பொருத்தமான விருப்பத்தைத் தேர்வு செய்யலாம்.

இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள்: நிஜ வாழ்க்கைப் பயன்கள்

இயந்திர கற்றல் இயந்திர கற்றல் (ML) என்பது இன்று நம் வாழ்வின் பல பகுதிகளிலும் ஊடுருவி வரும் ஒரு பெருகிய முறையில் பரவலான தொழில்நுட்பமாகும். தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும் வழிமுறைகள் மூலம் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் இதன் திறன் சுகாதாரம், நிதி, சில்லறை விற்பனை மற்றும் போக்குவரத்து போன்ற துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது. இந்தப் பிரிவில், இயந்திர கற்றலின் சில முக்கிய நிஜ உலக பயன்பாடுகளை நாம் கூர்ந்து கவனிப்போம்.

• இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டு வழக்குகள்
• சுகாதார சேவைகளில் நோய் கண்டறிதல் மற்றும் சிகிச்சை திட்டமிடல்
• நிதித் துறையில் மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் இடர் பகுப்பாய்வு
• சில்லறை வணிகத்தில் வாடிக்கையாளர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை வழங்குதல்.
• தன்னாட்சி ஓட்டுநர் அமைப்புகளில், வாகனங்கள் சுற்றுச்சூழலை உணர்ந்து பாதுகாப்பான ஓட்டுநர் முடிவுகளை எடுக்கின்றன.
• இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) பயன்பாடுகளுடன் உரை மொழிபெயர்ப்பு, உணர்வு பகுப்பாய்வு மற்றும் சாட்போட் மேம்பாடு.
• உற்பத்தி செயல்முறைகளில் தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் தோல்வி முன்னறிவிப்பு

இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள் பெரிய நிறுவனங்களால் மட்டுமல்ல, சிறு மற்றும் நடுத்தர வணிகங்களாலும் (SMBs) பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மின்வணிக தளம் அதன் வாடிக்கையாளர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகளை வழங்க இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம், இதன் மூலம் விற்பனையை அதிகரிக்கும். இதேபோல், ஒரு சுகாதார நிறுவனம் எதிர்கால நோய் அபாயங்களை கணிக்கவும் தடுப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்தவும் இயந்திர கற்றல் மூலம் நோயாளி பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.

விண்ணப்பப் பகுதி	விளக்கம்	உதாரணப் பயன்பாடு
சுகாதாரம்	நோய் கண்டறிதல், சிகிச்சை மேம்படுத்தல், மருந்து கண்டுபிடிப்பு	பட செயலாக்கம் மூலம் புற்றுநோய் கண்டறிதல், மரபணு தரவுகளின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருந்து சிகிச்சை.
நிதி	மோசடி கண்டறிதல், கடன் ஆபத்து பகுப்பாய்வு, வழிமுறை வர்த்தகம்	கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளில் அசாதாரண செலவினங்களைக் கண்டறிதல், பங்குச் சந்தை தரவுகளின் அடிப்படையில் தானியங்கி கொள்முதல் மற்றும் விற்பனை முடிவுகள்
சில்லறை விற்பனை	வாடிக்கையாளர் பிரிவு, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள், சரக்கு மேலாண்மை	வாடிக்கையாளர் நடத்தையின் அடிப்படையில் தயாரிப்பு பரிந்துரைகள், தேவை முன்னறிவிப்புகளின் அடிப்படையில் பங்கு மேம்படுத்தல்.
போக்குவரத்து	தன்னியக்க ஓட்டுநர், போக்குவரத்து முன்கணிப்பு, பாதை மேம்படுத்தல்	போக்குவரத்து அடர்த்தியைப் பொறுத்து சுயமாக ஓட்டும் வாகனங்கள், மாற்று வழிகள், தளவாட உகப்பாக்கம்

இயந்திர கற்றல்தரவு சார்ந்த முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துவதன் மூலம், வணிகங்கள் மிகவும் போட்டித்தன்மை வாய்ந்ததாக மாற இது உதவுகிறது. இருப்பினும், இந்த தொழில்நுட்பத்தை வெற்றிகரமாக செயல்படுத்த துல்லியமான தரவு, பொருத்தமான வழிமுறைகள் மற்றும் நிபுணத்துவம் தேவை. நெறிமுறை சிக்கல்கள் மற்றும் தரவு தனியுரிமையும் கருத்தில் கொள்ளப்பட வேண்டும்.

இயந்திர கற்றல்இயந்திர கற்றல் இன்றைய மிக முக்கியமான தொழில்நுட்பங்களில் ஒன்றாகும், மேலும் எதிர்காலத்தில் நமது வாழ்வின் ஒவ்வொரு அம்சத்திலும் இது இன்னும் செல்வாக்கு மிக்கதாக மாறும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. எனவே, இயந்திர கற்றலைப் புரிந்துகொள்வதும் அதைப் பயன்படுத்துவதும் தனிநபர்களுக்கும் வணிகங்களுக்கும் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க நன்மையாக இருக்கும்.

டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய மாதிரியை உருவாக்குதல்

இயந்திர கற்றல் டென்சர்ஃப்ளோ என்பது (இயந்திர கற்றல்) திட்டங்களுடன் தொடங்குவதற்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான நூலகமாகும். இந்தப் பிரிவில், டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதைப் பார்ப்போம். தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்து தரவைத் தயாரிப்பதன் மூலம் தொடங்குவோம். பின்னர், மாதிரியின் கட்டமைப்பை வரையறுத்து, தொகுத்து, அதைப் பயிற்றுவிப்போம். இறுதியாக, மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வோம்.

TensorFlow உடன் ஒரு மாதிரியை உருவாக்கும்போது, நீங்கள் வழக்கமாக கெராஸ் APIKeras என்பது TensorFlow-ன் மேல் கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு உயர்-நிலை API ஆகும், இது மாதிரி கட்டமைப்பை எளிதாக்குகிறது. பின்வரும் அட்டவணை ஒரு எளிய மாதிரியை உருவாக்குவதில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய கருத்துகள் மற்றும் படிகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

என் பெயர்	விளக்கம்	பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடுகள்/முறைகள்
தரவு தயாரிப்பு	தரவை ஏற்றுதல், அதை சுத்தம் செய்தல் மற்றும் பயிற்சி/சோதனை தொகுப்புகளாகப் பிரித்தல்.	`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`, `train_test_split`
மாதிரி அடையாளம்	மாதிரியின் அடுக்குகளைத் தீர்மானித்தல் மற்றும் அதன் கட்டமைப்பை உருவாக்குதல்.	`tf.keras.Sequential`, `tf.keras.layers.Dense`
மாதிரி தொகுப்பு	உகப்பாக்க வழிமுறை, இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் அளவீடுகளை தீர்மானித்தல்.	`மாதிரி.தொகு`
மாதிரி கல்வி	பயிற்சி தரவுகளில் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்.	`மாடல்.ஃபிட்`
மாதிரி மதிப்பீடு	சோதனைத் தரவுகளில் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிடுதல்.	`மாதிரி.மதிப்பீடு`

மாதிரி உருவாக்க படிகள்:

1. தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யவும்: உங்கள் திட்டத்தில் டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் போன்ற அத்தியாவசிய நூலகங்களைச் சேர்க்கவும்.
2. தரவை ஏற்றி தயார் செய்யவும்: நீங்கள் பயன்படுத்தும் தரவுத்தொகுப்பைப் பதிவேற்றி, மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக அதைத் தயார்படுத்துங்கள். தரவை இயல்பாக்குதல் மற்றும் வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவை குறியாக்கம் செய்தல் போன்ற ஆரம்ப செயலாக்கம் தேவைப்படலாம்.
3. மாதிரி கட்டமைப்பை உருவாக்கவும்: அடுக்குகள் (உள்ளீடு, மறைக்கப்பட்ட, வெளியீடு) மற்றும் செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் மாதிரியின் கட்டமைப்பை வரையறுக்கவும்.
4. மாதிரியை தொகுக்கவும்: உகப்பாக்க வழிமுறை (எ.கா., ஆடம்), இழப்பு செயல்பாடு (எ.கா., வகைப்படுத்தப்பட்ட குறுக்கு-சென்ட்ரோபி) மற்றும் மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் (எ.கா., துல்லியம்) ஆகியவற்றைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
5. மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும்: பயிற்சித் தரவுகளில் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து, சரிபார்ப்புத் தரவுகளுடன் அதன் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்.
6. மாதிரியை மதிப்பிடுங்கள்: சோதனைத் தரவுகளின் அடிப்படையில் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுங்கள்.

ஒரு எளிய நேரியல் பின்னடைவு மாதிரியை உருவாக்க, நீங்கள் பின்வரும் குறியீட்டைப் பயன்படுத்தலாம்:

  டென்சர்ஃப்ளோவிலிருந்து டென்சர்ஃப்ளோவை tf ஆக இறக்குமதி செய் keras ஐ np ஆக இறக்குமதி செய் # தரவை உருவாக்குதல் input_shape=[1]) ]) # மாதிரியை தொகுத்தல் model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') # மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல் model.fit(X_train, y_train, epochs=500) # கணிப்புகளைச் செய்தல் print(model.predict([6]))  

இந்தக் குறியீட்டுத் துணுக்கு ஒரு எளிய நேரியல் உறவைக் கற்றுக்கொள்ளும் மாதிரியை உருவாக்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ உடன் மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகளை உருவாக்க, நீங்கள் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையை அதிகரிக்கலாம், வெவ்வேறு செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் மேம்பட்ட உகப்பாக்க வழிமுறைகளை முயற்சிக்கலாம். முக்கியமான விஷயம் என்னவென்றால்ஒவ்வொரு படிநிலையும் எதைக் குறிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதும், உங்கள் தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் சிக்கல் வகைக்கு ஏற்ப உங்கள் மாதிரியைத் தனிப்பயனாக்குவதும் முக்கியமாகும்.

PyTorch உடன் ஆழமான கற்றல் திட்டங்கள்

ஆழமான கற்றல் துறையில், அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை காரணமாக, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் மத்தியில் PyTorch ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும். இயந்திர கற்றல் உங்கள் திட்டங்களில் PyTorch ஐப் பயன்படுத்தி, சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை எளிதாக உருவாக்கலாம், பயிற்சி செய்யலாம் மற்றும் மேம்படுத்தலாம். PyTorch இன் டைனமிக் கணக்கீட்டு வரைபடம் மாதிரி மேம்பாட்டில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்குகிறது, ஏனெனில் மாதிரி கட்டமைப்பை இயக்க நேரத்தில் மாற்றியமைக்க முடியும். இந்த அம்சம் சோதனை ஆய்வுகளிலும் புதிய கட்டமைப்புகளை உருவாக்கும்போதும் குறிப்பாக மதிப்புமிக்கது.

PyTorch உடன் ஆழ்ந்த கற்றல் திட்டங்களைத் தொடங்கும்போது, தரவுத்தொகுப்புகளைத் தயாரித்து முன் செயலாக்குவது ஒரு முக்கியமான படியாகும். டார்ச்விஷன் தரவு மாற்றங்களுக்கான பிரபலமான தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் கருவிகளை நூலகம் எளிதாக அணுக உதவுகிறது. உங்கள் தனிப்பயன் தரவுத்தொகுப்புகளை PyTorch உடன் இணக்கமாக்கலாம். தரவு முன் செயலாக்க படிகள் மாதிரி செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கின்றன, மேலும் அவை கவனமாகவும் கவனத்துடனும் செய்யப்பட வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, தரவு இயல்பாக்கம், தரவு பெருக்குதல் மற்றும் காணாமல் போன மதிப்பு நீக்கம் போன்ற நுட்பங்கள் மாதிரியை சிறப்பாகக் கற்றுக்கொள்ள உதவும்.

ஆழ்ந்த கற்றல் திட்டத்தின் படிகள்

1. தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு: தொடர்புடைய தரவுத்தொகுப்பைச் சேகரித்து, மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு ஏற்ற வடிவமாக மாற்றுதல்.
2. மாதிரி கட்டமைப்பை வடிவமைத்தல்: நரம்பியல் வலையமைப்பின் அடுக்குகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் பிற ஹைப்பர் அளவுருக்களைத் தீர்மானிக்கவும்.
3. இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்க வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது: மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்து அதன் எடைகளைப் புதுப்பிப்பதற்கான பொருத்தமான முறைகளைத் தீர்மானிக்கவும்.
4. மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்: தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து, சரிபார்ப்புத் தரவைக் கொண்டு அதன் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்.
5. மாதிரியை மதிப்பிடுதல்: சோதனைத் தரவுகளில் மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தும் திறனை அளவிட.
6. மாதிரியைச் செம்மைப்படுத்துதல்: ஹைப்பர் அளவுருக்களை சரிசெய்தல், வெவ்வேறு கட்டமைப்புகளை முயற்சித்தல் அல்லது கூடுதல் தரவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் மாதிரியை மேம்படுத்தவும்.

PyTorch உடன் உருவாக்கப்பட்ட ஆழமான கற்றல் திட்டங்கள் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன. பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம், பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு போன்ற துறைகளில் வெற்றிகரமான முடிவுகளை அடைய முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, பட வகைப்பாடு மற்றும் பொருள் கண்டறிதலுக்கு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNகள்) பயன்படுத்தப்படலாம், அதே நேரத்தில் தொடர்ச்சியான நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNகள்) மற்றும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாதிரிகள் உரை பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். PyTorch வழங்கும் கருவிகள் மற்றும் நூலகங்கள் அத்தகைய திட்டங்களின் வளர்ச்சி மற்றும் செயல்படுத்தலை எளிதாக்குகின்றன.

PyTorch இன் மற்றொரு முக்கிய நன்மை அதன் பரந்த சமூக ஆதரவு. சிக்கல்களுக்கான தீர்வுகளைக் கண்டறிய அல்லது புதிய நுட்பங்களைக் கற்றுக்கொள்ள உதவும் செயலில் உள்ள சமூகமும் வளங்களின் வளமான காப்பகமும் உள்ளது. மேலும், PyTorch இல் வழக்கமான புதுப்பிப்புகள் மற்றும் புதிய அம்சங்கள் அதன் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சிக்கும் அதிகரித்த பயன்பாட்டிற்கும் பங்களிக்கின்றன. உங்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் திட்டங்களில் PyTorch ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், தற்போதைய தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றி நீங்கள் புதுப்பித்த நிலையில் இருக்கவும், உங்கள் திட்டங்களை மிகவும் திறமையாக உருவாக்கவும் முடியும்.

தரவு அறிவியல் திட்டங்களில் Scikit-learn ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள்

அறிவியல்-கற்று, இயந்திர கற்றல் பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் திட்டங்களில் வழங்கும் பரந்த அளவிலான கருவிகள் காரணமாக இது அடிக்கடி விரும்பப்படும் நூலகமாகும். தொடக்கநிலை தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் விரைவான முன்மாதிரியை உருவாக்க விரும்பும் நிபுணர்கள் இருவருக்கும் இது ஒரு சிறந்த தேர்வாகும். Scikit-learn ஒரு சுத்தமான மற்றும் நிலையான API ஐ வழங்குகிறது, இது வெவ்வேறு வழிமுறைகளுடன் பரிசோதனை செய்வதையும் மாதிரி செயல்திறனை ஒப்பிடுவதையும் எளிதாக்குகிறது.

Scikit-learn என்பது ஒரு திறந்த மூல நூலகம் மற்றும் ஒரு பெரிய பயனர் சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது, எனவே இது தொடர்ந்து உருவாக்கப்பட்டு புதுப்பிக்கப்படுகிறது. இது இதை மிகவும் நம்பகமானதாகவும் நிலையானதாகவும் ஆக்குகிறது. மேலும், சமூக ஆதரவு பயனர்கள் சிக்கல்களுக்கு விரைவாக தீர்வுகளைக் கண்டறியவும் புதிய அம்சங்களைப் பற்றி அறியவும் அனுமதிக்கிறது.

Scikit-learn இன் நன்மைகள்
• பயன்பாட்டின் எளிமை: அதன் சுத்தமான மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய API காரணமாக கற்றல் வளைவு குறைவாக உள்ளது.
• பரந்த அளவிலான வழிமுறைகள்: வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங் போன்ற பல வேறுபட்ட முறைகள் இயந்திர கற்றல் வழிமுறையைக் கொண்டுள்ளது.
• தரவு முன் செயலாக்க கருவிகள்: இது தரவு சுத்திகரிப்பு, மாற்றம் மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றிற்கான பயனுள்ள கருவிகளை வழங்குகிறது.
• மாதிரி மதிப்பீட்டு அளவீடுகள்: மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு பல்வேறு அளவீடுகள் மற்றும் முறைகளை வழங்குகிறது.
• குறுக்கு சரிபார்ப்பு: இது மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தும் திறனை மதிப்பிடுவதற்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது.

கீழே உள்ள அட்டவணை Scikit-learn நூலகத்தின் சில முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் நன்மைகளை பட்டியலிடுகிறது:

அம்சம்	விளக்கம்	நன்மைகள்
பயன்பாட்டின் எளிமை	சுத்தமான மற்றும் சீரான API	விரைவாகக் கற்றுக்கொள்ளவும், விண்ணப்பிக்கவும் எளிதானது
வழிமுறை பன்முகத்தன்மை	அதிக எண்ணிக்கையிலான இயந்திர கற்றல் வழிமுறை	பல்வேறு வகையான பிரச்சினைகளுக்கு பொருத்தமான தீர்வுகள்
தரவு முன் செயலாக்கம்	தரவு சுத்திகரிப்பு மற்றும் உருமாற்ற கருவிகள்	மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துதல்
மாதிரி மதிப்பீடு	பல்வேறு அளவீடுகள் மற்றும் முறைகள்	துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகள்

குறிப்பாக அறிவியல் கற்றல், கல்வித் திட்டங்களில் மேலும் விரைவான முன்மாதிரி வடிவமைப்பில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்குகிறது. நூலகத்தின் ஆயத்த செயல்பாடுகள் மற்றும் வழிமுறைகளுக்கு நன்றி, தரவு விஞ்ஞானிகள் மாடலிங் செயல்பாட்டில் கவனம் செலுத்தி தங்கள் நேரத்தை மிகவும் திறமையாகப் பயன்படுத்த முடியும். மேலும், Scikit-learn இன் பிற பைதான் நூலகங்களுடன் (NumPy, Pandas, Matplotlib) எளிதான ஒருங்கிணைப்பு தரவு அறிவியல் பணிப்பாய்வை மேலும் நெறிப்படுத்துகிறது.

உதாரணமாக, ஒரு வகைப்பாடு சிக்கலில் பணிபுரியும் போது, நீங்கள் Scikit-learn உடன் வெவ்வேறு வகைப்பாடு வழிமுறைகளை (எ.கா., லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன், சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின்கள், டிசிஷன் ட்ரீஸ்) எளிதாக முயற்சி செய்து அவற்றின் செயல்திறனை ஒப்பிடலாம். நூலகத்தால் வழங்கப்படும் குறுக்கு சரிபார்ப்பு முறைகள், நிஜ உலக தரவுகளில் உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை மிகவும் துல்லியமாக மதிப்பிட உங்களை அனுமதிக்கின்றன, இதன் விளைவாக மிகவும் நம்பகமான மற்றும் பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

முடிவு: மிகவும் பொருத்தமானது இயந்திர கற்றல் உங்கள் நூலகத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது

இயந்திர கற்றல் உங்கள் திட்டங்களுக்கு ஏற்ற நூலகத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது உங்கள் திட்டத்தின் வெற்றியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். TensorFlow, PyTorch மற்றும் Scikit-learn ஆகியவை ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நன்மைகள் மற்றும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை வழங்குகின்றன. உங்கள் தேர்வைச் செய்யும்போது, உங்கள் திட்டத்தின் தேவைகள், உங்கள் குழுவின் அனுபவம் மற்றும் நூலகத்தின் சமூக ஆதரவைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். நினைவில் கொள்ளுங்கள், சிறந்த நூலகம் என்று எதுவும் இல்லை; மிகவும் பொருத்தமான நூலகம் உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளை சிறப்பாக பூர்த்தி செய்யும் ஒன்றாகும்.

கீழே உள்ள அட்டவணை இந்த மூன்று நூலகங்களின் முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டுப் பகுதிகளை ஒப்பிடுகிறது. இந்த அட்டவணை உங்கள் முடிவெடுக்கும் செயல்பாட்டில் உங்களுக்கு வழிகாட்ட உதவும்.

நூலகம்	முக்கிய அம்சங்கள்	பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்	கற்றல் வளைவு
டென்சர்ஃப்ளோ	உயர் செயல்திறன், பரவலாக்கப்பட்ட கணினி, கெராஸ் ஒருங்கிணைப்பு	ஆழ்ந்த கற்றல், பெரிய அளவிலான திட்டங்கள், தயாரிப்பு மேம்பாடு	நடுத்தர-கடினமானது
பைடார்ச்	டைனமிக் கணக்கீட்டு வரைபடம், GPU ஆதரவு, ஆராய்ச்சிக்கு ஏற்றது.	ஆராய்ச்சி திட்டங்கள், முன்மாதிரி தயாரித்தல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம்	நடுத்தர
ஸ்கைகிட்-கற்றல்	எளிய மற்றும் பயனர் நட்பு API, பரந்த அளவிலான வழிமுறைகள்	வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங், பரிமாணக் குறைப்பு	எளிதானது
சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு	டென்சர்போர்டு, டென்சர்ஃப்ளோ ஹப்	டார்ச்விஷன், டார்ச்டெக்ஸ்ட்	பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் அளவீடுகள்

சரியான நூலகத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய பல முக்கியமான காரணிகள் உள்ளன. உங்கள் திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் இலக்குகளைப் பொறுத்து இந்தக் காரணிகள் மாறுபடும். உங்கள் தேர்வைச் செய்யும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய விஷயங்கள் இங்கே:

தேர்ந்தெடுக்கும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
• திட்டத்தின் நோக்கம் மற்றும் நோக்கம்.
• பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மற்றும் சிக்கலான தன்மை.
• நூலக அனுபவம் மற்றும் குழு உறுப்பினர்களின் அறிவு.
• நூலகத்திற்கான சமூக ஆதரவு மற்றும் ஆவணப்படுத்தல்.
• நூலகத்தின் செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதல்.
• மாதிரியின் வரிசைப்படுத்தல் தேவைகள்.

இயந்திர கற்றல் ஒரு நூலகத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு கவனமாக பரிசீலித்து, உங்கள் திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப ஒரு முடிவை எடுக்க வேண்டும். TensorFlow, PyTorch மற்றும் Scikit-learn ஒவ்வொன்றும் அவற்றின் சொந்த பலங்களைக் கொண்டுள்ளன. இந்தக் கட்டுரையில் வழங்கப்பட்ட தகவல்களும் ஒப்பீடுகளும் உங்களுக்கு ஏற்ற நூலகத்தைத் தேர்வுசெய்ய உதவும். நீங்கள் வெற்றிபெற வாழ்த்துகிறோம்!

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

இயந்திர கற்றல் திட்டங்களில் தரவு முன் செயலாக்கத்தின் நோக்கம் என்ன, அது ஏன் மிகவும் முக்கியமானது?

தரவு முன் செயலாக்கத்தின் குறிக்கோள், மூல தரவை இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதாகவும் பயனுள்ளதாகவும் மாற்றுவதாகும். இதில் சுத்தம் செய்தல், மாற்றம் மற்றும் அம்ச பொறியியல் போன்ற படிகள் அடங்கும். சரியாகச் செய்யும்போது, இது மாதிரி துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது, மேலும் மாதிரியை சிறப்பாகப் பொதுமைப்படுத்தவும் உதவுகிறது.

TensorFlow மற்றும் PyTorch இன் அடிப்படை தத்துவங்கள் என்ன, இந்த தத்துவங்கள் நூலகங்களின் பயன்பாட்டை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன?

TensorFlow உற்பத்தியை மையமாகக் கொண்ட அணுகுமுறையைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் நிலையான கணக்கீட்டு வரைபடங்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது விநியோகிக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் மிகவும் திறமையானதாக அமைகிறது. மறுபுறம், PyTorch ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டை மையமாகக் கொண்டது மற்றும் மாறும் கணக்கீட்டு வரைபடங்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது மிகவும் நெகிழ்வான மற்றும் பிழைத்திருத்தத்திற்கு எளிதான சூழலை வழங்குகிறது. ஒரு திட்டத்தின் தேவைகளுக்கு எந்த நூலகம் மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை தீர்மானிப்பதில் இந்த வேறுபாடுகள் பங்கு வகிக்கின்றன.

எந்த வகையான இயந்திர கற்றல் சிக்கல்களுக்கு Scikit-learn மிகவும் பொருத்தமானது, எந்த சந்தர்ப்பங்களில் மற்ற நூலகங்கள் சிறந்த தேர்வாக இருக்கலாம்?

வகைப்படுத்தல், பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங் மற்றும் பரிமாணக் குறைப்பு போன்ற மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் சிக்கல்களுக்கு Scikit-learn பரந்த அளவிலான வழிமுறைகளை வழங்குகிறது. எளிமையான மற்றும் வேகமான தீர்வுகள் தேவைப்படும்போது இது மிகவும் சிறந்தது. இருப்பினும், ஆழமான கற்றல் அல்லது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதற்கு, TensorFlow அல்லது PyTorch மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.

வெவ்வேறு இயந்திர கற்றல் நூலகங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது நாம் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய முக்கிய காரணிகள் யாவை?

திட்ட சிக்கலான தன்மை, தரவுத்தொகுப்பு அளவு, வன்பொருள் தேவைகள், குழு அனுபவம் மற்றும் திட்ட இலக்குகள் போன்ற காரணிகள் முக்கியமானவை. எடுத்துக்காட்டாக, ஆழமான கற்றல் திட்டங்களுக்கு TensorFlow அல்லது PyTorch விரும்பப்படலாம், அதே நேரத்தில் எளிமையான திட்டங்களுக்கு Scikit-learn விரும்பப்படலாம். கூடுதலாக, நூலகங்களின் சமூக ஆதரவு மற்றும் ஆவணப்படுத்தல் தரத்தை கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

நிஜ வாழ்க்கையில் இயந்திர கற்றல் தொழில்நுட்பங்கள் எந்தெந்த துறைகளில், எந்தெந்த சிக்கல்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன?

இது சுகாதாரம், நிதி, சில்லறை விற்பனை, போக்குவரத்து மற்றும் எரிசக்தி உள்ளிட்ட பல துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, சுகாதாரப் பராமரிப்பில் நோய் கண்டறிதல் மற்றும் சிகிச்சை திட்டமிடல், நிதியத்தில் மோசடி கண்டறிதல், சில்லறை விற்பனையில் வாடிக்கையாளர் நடத்தை பகுப்பாய்வு மற்றும் பரிந்துரை அமைப்புகள் மற்றும் போக்குவரத்தில் தன்னாட்சி ஓட்டுநர் மற்றும் போக்குவரத்து உகப்பாக்கம் போன்ற துறைகளில் இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய மாதிரியை உருவாக்குவதில் உள்ள அடிப்படை படிகள் என்ன, இந்த செயல்பாட்டில் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய புள்ளிகள் என்ன?

தரவு தயாரித்தல், மாதிரி கட்டமைப்பை வரையறுத்தல், இழப்பு செயல்பாடு மற்றும் உகப்பாக்க வழிமுறையைக் குறிப்பிடுதல், மற்றும் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் மதிப்பீடு செய்தல் ஆகியவை அடிப்படை படிகள் ஆகும். தரவு இயல்பாக்கம், பொருத்தமான செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவை முக்கியமான பரிசீலனைகள் ஆகும்.

PyTorch ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு ஆழமான கற்றல் திட்டத்தை உருவாக்கும்போது எதிர்கொள்ளக்கூடிய சவால்கள் என்ன, இந்த சவால்களை எவ்வாறு சமாளிக்க முடியும்?

நினைவக மேலாண்மை, விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி, மாதிரி பிழைத்திருத்தம் மற்றும் செயல்திறன் மேம்படுத்தல் போன்ற சவால்களை எதிர்கொள்ளலாம். சிறிய தொகுதி அளவுகளைப் பயன்படுத்துதல், GPU பயன்பாட்டை மேம்படுத்துதல், பொருத்தமான பிழைத்திருத்த கருவிகளைப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் மாதிரி இணைத்தன்மை போன்ற நுட்பங்கள் இந்த சவால்களை சமாளிக்க உதவும்.

தரவு அறிவியல் திட்டங்களில் Scikit-learn ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன, எந்த சந்தர்ப்பங்களில் இது மற்ற நூலகங்களை விட அதிக நடைமுறை தீர்வுகளை வழங்குகிறது?

இது பயன்பாட்டின் எளிமை, பரந்த அளவிலான வழிமுறைகள், நல்ல ஆவணங்கள் மற்றும் விரைவான முன்மாதிரி திறன்களை வழங்குகிறது. சிறிய மற்றும் நடுத்தர அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, சிக்கலான மாதிரி கட்டமைப்புகள் தேவையில்லை, மற்றும் விரைவான முடிவுகள் தேவைப்படும் போது இது மிகவும் நடைமுறை தீர்வை வழங்குகிறது. மேலும், ஏராளமான முன் செயலாக்கம் மற்றும் மாதிரி மதிப்பீட்டு கருவிகளை இணைப்பதன் நன்மையை இது வழங்குகிறது.

மேலும் தகவல்: டென்சர்ஃப்ளோ அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளம்