ఇది చాలా సులభం అని నటించకూడదు. పాస్తాను ఉడకబెట్టినట్లుగా "ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వండి" అని చెప్పే ఎవరైనా దానిని చేయలేదు లేదా మరొకరు వారికి చెత్త భాగాల ద్వారా బాధపడేలా చేశారు. మీరు కేవలం "AI మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వరు". మీరు పెంచుతారు . ఇది అంతులేని జ్ఞాపకశక్తితో కానీ సహజ జ్ఞానం లేకుండా కష్టతరమైన పిల్లవాడిని పెంచడం లాంటిది.
మరియు వింతగా, అది కాస్త అందంగా ఉంటుంది. 💡
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 డెవలపర్ల కోసం టాప్ 10 AI సాధనాలు - ఉత్పాదకతను పెంచండి, కోడ్ను మరింత తెలివిగా చేయండి, వేగంగా నిర్మించండి
డెవలపర్లు వర్క్ఫ్లోలను క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు అభివృద్ధి ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి సహాయపడే అత్యంత ప్రభావవంతమైన AI సాధనాలను అన్వేషించండి.
🔗 సాఫ్ట్వేర్ డెవలపర్ల కోసం ఉత్తమ AI సాధనాలు - టాప్ AI-ఆధారిత కోడింగ్ అసిస్టెంట్లు
కోడ్ నాణ్యత, వేగం మరియు సహకారాన్ని మెరుగుపరచడానికి ప్రతి డెవలపర్ తెలుసుకోవలసిన AI సాధనాల సేకరణ.
🔗 నో-కోడ్ AI టూల్స్
AI అసిస్టెంట్ స్టోర్ యొక్క నో-కోడ్ టూల్స్ యొక్క క్యూరేటెడ్ జాబితాను బ్రౌజ్ చేయండి, ఇవి AIతో భవనాన్ని అందరికీ అందుబాటులో ఉంచుతాయి.
ముందుగా ముఖ్యమైన విషయాలు: AI మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అంటే
సరే, ఆగు. సాంకేతిక పరిభాషలోని పొరల్లోకి వెళ్ళే ముందు, ఇది తెలుసుకోండి: AI మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అంటే డిజిటల్ మెదడుకు నమూనాలను గుర్తించి తదనుగుణంగా స్పందించడం నేర్పడం.
ఏమీ అర్థం చేసుకోదు . సందర్భం కాదు. భావోద్వేగం కాదు. నిజంగా తర్కం కూడా కాదు. గణితం వాస్తవికతకు అనుగుణంగా ఉండే వరకు గణాంక బరువులను క్రూరంగా బలవంతం చేయడం ద్వారా ఇది “నేర్చుకుంటుంది”. 🎯 బుల్సీని తాకే వరకు కళ్ళకు గంతలు కట్టుకుని బాణాలు విసిరేయడం ఊహించుకోండి. ఆపై దాన్ని ఐదు మిలియన్ సార్లు చేస్తూ, ప్రతిసారీ మీ మోచేయి కోణాన్ని ఒక నానోమీటర్ సర్దుబాటు చేసుకోండి.
అది శిక్షణ. అది తెలివైనది కాదు. ఇది పట్టుదల.
1. మీ ఉద్దేశ్యాన్ని నిర్వచించండి లేదా ప్రయత్నిస్తూ చావండి 🎯
మీరు ఏమి పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు?
దీన్ని దాటవేయవద్దు. ప్రజలు అలా చేస్తారు - చివరికి ఫ్రాంకెన్-మోడల్తో ముగుస్తుంది, ఇది సాంకేతికంగా కుక్క జాతులను వర్గీకరించగలదు కానీ రహస్యంగా చివావాలను హామ్స్టర్లుగా భావిస్తుంది. క్రూరంగా నిర్దిష్టంగా ఉండండి. “వైద్య పనులు చేయడం” కంటే “మైక్రోస్కోప్ చిత్రాల నుండి క్యాన్సర్ కణాలను గుర్తించడం” మంచిది. అస్పష్టమైన లక్ష్యాలు ప్రాజెక్ట్ కిల్లర్లు.
ఇంకా మంచిది, దీనిని ఒక ప్రశ్నలాగా రూపొందించండి:
“యూట్యూబ్ వ్యాఖ్యలలో వ్యంగ్యాన్ని గుర్తించడానికి నేను ఎమోజి నమూనాలను మాత్రమే ఉపయోగించి ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చా?” 🤔
ఇప్పుడు అది పడిపోవడానికి విలువైన కుందేలు రంధ్రం.
2. డేటాను తవ్వండి (ఈ భాగం... అస్పష్టంగా ఉంది) 🕳️🧹
ఇది అత్యంత సమయం తీసుకునే, తక్కువ ఆకర్షణ కలిగిన, మరియు ఆధ్యాత్మికంగా అలసిపోయే దశ: డేటా సేకరణ.
FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv వంటి వింతైన నామకరణ సంప్రదాయాలతో ఫోరమ్లను స్క్రోల్ చేస్తారు, HTMLని స్క్రాప్ చేస్తారు, GitHub నుండి స్కెచి డేటాసెట్లను డౌన్లోడ్ చేసుకుంటారు . మీరు చట్టాలను ఉల్లంఘిస్తున్నారా అని మీరు ఆశ్చర్యపోతారు. మీరు అలా కావచ్చు. డేటా సైన్స్కు స్వాగతం.
మరియు మీరు డేటాను పొందిన తర్వాత? అది మురికిగా ఉంటుంది. 💩 అసంపూర్ణ వరుసలు. తప్పుగా వ్రాయబడిన లేబుల్లు. నకిలీలు. లోపాలు. "అరటి" అని లేబుల్ చేయబడిన జిరాఫీ యొక్క ఒక చిత్రం. ప్రతి డేటాసెట్ ఒక హాంటెడ్ హౌస్. 👻
3. ప్రీప్రాసెసింగ్: కలలు ఎక్కడ చనిపోతాయి 🧽💻
మీ గదిని శుభ్రం చేయడం చెడ్డదని మీరు అనుకున్నారా? కొన్ని వందల గిగాబైట్ల ముడి డేటాను ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయడానికి ప్రయత్నించండి.
-
టెక్స్ట్ చేయాలా? దాన్ని టోకనైజ్ చేయండి. స్టాప్వర్డ్లను తీసివేయండి. ఎమోజీలను నిర్వహించండి లేదా ప్రయత్నిస్తూనే ఉండండి. 😂
-
చిత్రాలా? పరిమాణాన్ని మార్చండి. పిక్సెల్ విలువలను సాధారణీకరించండి. రంగు ఛానెల్ల గురించి చింతించండి.
-
ఆడియోనా? స్పెక్ట్రోగ్రామ్లు. ఇక చెప్పనవసరం లేదు. 🎵
-
టైమ్-సిరీస్? మీ టైమ్స్టాంప్లు మత్తులో లేవని ఆశిస్తున్నాను. 🥴
మీరు మేధోపరమైన దానికంటే ఎక్కువ కాపలాదారుగా అనిపించే కోడ్ను వ్రాస్తారు. 🧼 మీరు ప్రతిదాన్ని రెండవసారి ఊహించుకుంటారు. ఇక్కడ ప్రతి నిర్ణయం దిగువన ఉన్న ప్రతిదానిపైనా ప్రభావం చూపుతుంది. ఒత్తిడి లేదు.
4. మీ మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ (క్యూ అస్తిత్వ సంక్షోభం) ఎంచుకోండి 🏗️💀
ఇక్కడే జనాలు అహంకారంతో, ముందే శిక్షణ పొందిన ట్రాన్స్ఫార్మర్ను డౌన్లోడ్ చేసుకుని, ఒక ఉపకరణాన్ని కొనుగోలు చేసినట్లుగా ఉంటారు. కానీ ఆగండి: పిజ్జా డెలివరీ చేయడానికి మీకు ఫెరారీ అవసరమా? 🍕
మీ యుద్ధాన్ని బట్టి మీ ఆయుధాన్ని ఎంచుకోండి:
| మోడల్ రకం | ఉత్తమమైనది | ప్రోస్ | కాన్స్ |
|---|---|---|---|
| లీనియర్ రిగ్రెషన్ | నిరంతర విలువలపై సాధారణ అంచనాలు | వేగంగా, అర్థమయ్యేలా, చిన్న డేటాతో పనిచేస్తుంది | సంక్లిష్ట సంబంధాలకు అనుకూలం కాదు |
| డెసిషన్ ట్రీస్ | వర్గీకరణ & తిరోగమనం (పట్టిక డేటా) | దృశ్యమానం చేయడం సులభం, స్కేలింగ్ అవసరం లేదు | అతిగా ఫిట్టింగ్ కు గురయ్యే అవకాశం ఉంది |
| యాదృచ్ఛిక అడవి | బలమైన పట్టిక అంచనాలు | అధిక ఖచ్చితత్వం, తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహిస్తుంది | శిక్షణ నెమ్మదిగా, తక్కువ అర్థమయ్యేలా |
| CNN (కన్వ్ నెట్స్) | చిత్ర వర్గీకరణ, వస్తువు గుర్తింపు | ప్రాదేశిక డేటాకు గొప్పది, బలమైన నమూనా దృష్టి | చాలా డేటా మరియు GPU పవర్ అవసరం |
| ఆర్ఎన్ఎన్ / ఎల్ఎస్టిఎమ్ / జిఆర్యు | కాల శ్రేణి, శ్రేణులు, వచనం (ప్రాథమిక) | తాత్కాలిక ఆధారపడటాలను నిర్వహిస్తుంది | దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తితో పోరాటాలు (అదృశ్యమయ్యే ప్రవణతలు) |
| ట్రాన్స్ఫార్మర్లు (BERT, GPT) | భాష, దృష్టి, బహుళ-నమూనా పనులు | అత్యాధునిక, స్కేలబుల్, శక్తివంతమైన | శిక్షణ ఇవ్వడానికి చాలా వనరులు అవసరం, సంక్లిష్టమైనది |
అతిగా నిర్మించకండి. మీరు ఇక్కడ కేవలం వంగడానికి మాత్రమే ఉంటే తప్ప. 💪
5. శిక్షణ లూప్ (శానిటీ ఫ్రేలు ఉన్న చోట) 🔁🧨
ఇప్పుడు అది వింతగా ఉంది. మీరు మోడల్ను అమలు చేస్తారు. ఇది డంబ్గా మొదలవుతుంది. "అన్ని అంచనాలు = 0" డంబ్గా అనిపిస్తుంది. 🫠
అప్పుడు... అది నేర్చుకుంటుంది.
లాస్ ఫంక్షన్లు మరియు ఆప్టిమైజర్లు, బ్యాక్ప్రొపగేషన్ మరియు గ్రేడియంట్ డిసెంట్ ద్వారా - ఇది మిలియన్ల అంతర్గత బరువులను సర్దుబాటు చేస్తుంది, అది ఎంత తప్పు అని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. 📉 మీరు గ్రాఫ్లపై నిమగ్నమై ఉంటారు. మీరు పీఠభూములపై అరుస్తారు. ధ్రువీకరణ నష్టంలో చిన్న చిన్న లోపాలను మీరు దైవిక సంకేతాలుగా ప్రశంసిస్తారు. 🙏
కొన్నిసార్లు మోడల్ మెరుగుపడుతుంది. కొన్నిసార్లు అది అర్ధంలేనిదిగా కుప్పకూలిపోతుంది. కొన్నిసార్లు అది అతిగా సరిపోతుంది మరియు మహిమాన్విత టేప్ రికార్డర్గా మారుతుంది. 🎙️
6. మూల్యాంకనం: సంఖ్యలు vs. గట్ ఫీలింగ్ 🧮🫀
ఇక్కడ మీరు కనిపించని డేటాతో దీన్ని పరీక్షిస్తారు. మీరు ఇలాంటి మెట్రిక్లను ఉపయోగిస్తారు:
-
ఖచ్చితత్వం: 🟢 మీ డేటా వక్రంగా లేకపోతే మంచి బేస్లైన్.
-
ఖచ్చితత్వం / రీకాల్ / F1 స్కోరు: 📊 తప్పుడు పాజిటివ్లు బాధించినప్పుడు క్లిష్టమైనది.
-
ROC-AUC: 🔄 కర్వ్ డ్రామాతో బైనరీ పనులకు చాలా బాగుంది.
-
గందరగోళం మాతృక: 🤯 పేరు ఖచ్చితంగా ఉంది.
మంచి సంఖ్యలు కూడా చెడు ప్రవర్తనను కప్పిపుచ్చగలవు. మీ కళ్ళు, మీ అంతర్ దృష్టి మరియు మీ ఎర్రర్ లాగ్లను నమ్మండి.
7. విస్తరణ: AKA క్రాకెన్ను విడుదల చేయి 🐙🚀
ఇప్పుడు అది "పనిచేస్తుంది" కాబట్టి, మీరు దాన్ని బండిల్ చేయండి. మోడల్ ఫైల్ను సేవ్ చేయండి. దానిని APIలో చుట్టండి. దాన్ని డాకరైజ్ చేయండి. దాన్ని ప్రొడక్షన్లోకి విసిరేయండి. ఏమి తప్పు జరగవచ్చు?
ఓహ్, సరే-అంతా. 🫢
అంచు కేసులు పాప్ అప్ అవుతాయి. యూజర్లు దాన్ని పగలగొడతారు. లాగ్లు అరుస్తాయి. మీరు వాటిని లైవ్లో సరిచేస్తారు మరియు మీరు అలా చేయాలనుకున్నట్లు నటిస్తారు.
డిజిటల్ ట్రెంచెస్ నుండి తుది చిట్కాలు ⚒️💡
-
చెత్త డేటా = చెత్త నమూనా. కాలం. 🗑️
-
చిన్నగా మొదలుపెట్టి, తర్వాత స్కేల్ చేయండి. చిన్న చిన్న అడుగులు చంద్రుని షాట్లను అధిగమిస్తాయి. 🚶♂️
-
ప్రతిదానినీ తనిఖీ చేయండి. ఆ ఒక్క వెర్షన్ను సేవ్ చేయనందుకు మీరు చింతిస్తారు.
-
గజిబిజిగా కానీ నిజాయితీగా నోట్స్ రాయండి. తర్వాత మీకు మీరే కృతజ్ఞతలు చెప్పుకుంటారు.
-
డేటాతో మీ గట్ను ధృవీకరించండి. లేదా. రోజును బట్టి ఉంటుంది.
AI మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అంటే మీ స్వంత అతి విశ్వాసాన్ని డీబగ్ చేయడం లాంటిది.
ఎటువంటి కారణం లేకుండా అది విచ్ఛిన్నమయ్యే వరకు మీరు తెలివైనవారని మీరు అనుకుంటారు.
బూట్ల గురించి డేటాసెట్లో తిమింగలాలను అంచనా వేయడం ప్రారంభించే వరకు అది సిద్ధంగా ఉందని మీరు అనుకుంటారు. 🐋👟
కానీ అది క్లిక్ అయినప్పుడు - మోడల్ నిజంగా దాన్ని పొందినప్పుడు - అది రసవాదంలా అనిపిస్తుంది. ✨
మరియు అది? అందుకే మేము దీన్ని చేస్తూనే ఉన్నాము.