கே:
இயந்திர கற்றல் முறைகளை மேம்படுத்த பொறியாளர்கள் சாய்வு ஊக்கத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
ப:மற்ற வகையான ஊக்கங்களைப் போலவே, சாய்வு ஊக்கமும் பல பலவீனமான கற்பவர்களை ஒரு வலுவான கற்றவராக மாற்ற முற்படுகிறது, ஒரு வகையான டிஜிட்டல் "க்ர ds ட் சோர்சிங்" கற்றல் திறனில். சாய்வு அதிகரிப்பதை சிலர் விளக்கும் மற்றொரு வழி என்னவென்றால், பொறியாளர்கள் இன்னும் துல்லியமான முடிவுகளைத் தருவதற்காக, தெளிவற்ற சமன்பாட்டை நன்றாக மாற்றுவதற்கு மாறிகள் சேர்க்கிறார்கள்.
சாய்வு ஊக்கமளித்தல் ஒரு "மறு செய்கை" அணுகுமுறை என்றும் விவரிக்கப்படுகிறது, மறு செய்கைகள் தனிப்பட்ட பலவீனமான கற்பவர்களை ஒரு வலுவான கற்றல் மாதிரியில் சேர்ப்பதாக வகைப்படுத்தப்படுகின்றன.
| இலவச பதிவிறக்க: இயந்திர கற்றல் மற்றும் அது ஏன் முக்கியமானது |
இயந்திர கற்றல் முடிவுகளை மேம்படுத்தும் ஒரு வகை சாய்வு அதிகரிக்கும் செயல்பாட்டை எவ்வாறு பார்ப்பது என்பதற்கான கட்டாய விளக்கம் இங்கே:
கணினி நிர்வாகிகள் முதலில் பலவீனமான கற்பவர்களின் தொகுப்பை அமைத்தனர். உதாரணமாக, AF நிறுவனங்களின் வரிசையாக, ஒவ்வொன்றும் ஒரு மெய்நிகர் அட்டவணையைச் சுற்றி உட்கார்ந்து ஒரு சிக்கலில் வேலை செய்கின்றன, உதாரணமாக, பைனரி பட வகைப்பாடு.
மேலேயுள்ள எடுத்துக்காட்டில், பொறியாளர்கள் முதலில் ஒவ்வொரு பலவீனமான கற்பவருக்கும் எடை போடுவார்கள், ஒருவேளை தன்னிச்சையாக, ஏ, பி, சி போன்றவற்றுக்கு செல்வாக்கு அளவை ஒதுக்குவார்கள்.
அடுத்து, நிரல் ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி படங்களை இயக்கும். பின்னர், விளைவுகளைப் பார்த்தால், அது பலவீனமான கற்பவர்களின் வரிசையை மீண்டும் எடைபோடும். A மற்றும் B மற்றும் C ஐ விட மிகச் சிறந்ததாக யூகிக்கப்பட்டால், A இன் செல்வாக்கு அதற்கேற்ப உயர்த்தப்படும்.
அதிகரிக்கும் அல்காரிதம் விரிவாக்கத்தின் இந்த எளிமையான விளக்கத்தில், மிகவும் சிக்கலான அணுகுமுறை எவ்வாறு மேம்பட்ட முடிவுகளைத் தரும் என்பதைப் பார்ப்பது ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது. பலவீனமான கற்பவர்கள் "ஒன்றாக சிந்திக்கிறார்கள்" மற்றும் ஒரு எம்.எல் சிக்கலை மேம்படுத்துகிறார்கள்.
இதன் விளைவாக, பொறியாளர்கள் எந்த வகையான எம்.எல் திட்டத்திலும் சாய்வு அதிகரிப்பதற்கான "குழும" அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தலாம், பட அங்கீகாரம் முதல் பயனர் பரிந்துரைகளின் வகைப்பாடு அல்லது இயற்கை மொழியின் பகுப்பாய்வு வரை. இது அடிப்படையில் எம்.எல்-க்கு ஒரு "குழு ஆவி" அணுகுமுறை, மற்றும் சில சக்திவாய்ந்த வீரர்களிடமிருந்து அதிக கவனத்தை ஈர்க்கிறது.
குறிப்பாக சாய்வு அதிகரிப்பது பெரும்பாலும் வேறுபட்ட இழப்பு செயல்பாட்டுடன் செயல்படுகிறது.
சாய்வு ஊக்கத்தை விளக்க பயன்படும் மற்றொரு மாதிரியில், இந்த வகையான ஊக்கத்தின் மற்றொரு செயல்பாடு, ஒரு பெரிய படத்தில், வெறும் சத்தமாக இருக்கும் வகைப்பாடுகளை அல்லது மாறிகளை தனிமைப்படுத்த முடியும். ஒவ்வொரு மாறியின் பின்னடைவு மரம் அல்லது தரவு கட்டமைப்பை ஒரு பலவீனமான கற்றவரின் களத்தில் பிரிப்பதன் மூலம், பொறியாளர்கள் மிகவும் துல்லியமாக "ஒலி" சத்தம் குறிப்பான்களை உருவாக்கும் மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், துரதிர்ஷ்டவசமான பலவீனமான கற்றவரால் மூடப்பட்ட குறியீட்டாளர் ஓரங்கட்டப்படுவார், ஏனெனில் அந்த பலவீனமான கற்பவர் கீழ்நோக்கி மீண்டும் எடைபோடப்பட்டு குறைந்த செல்வாக்கு அளிக்கப்படுவார்.
