డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) మోడల్ను రూపొందించడం అనేది అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన నమూనాను నిర్మించడంలో కీలకమైనది. ఈ వివరణలో, అటువంటి నమూనాను నిర్మించే వివరణాత్మక ప్రక్రియను మేము పరిశీలిస్తాము, ప్రతి దశను సమగ్రంగా అర్థం చేసుకుంటాము.
దశ 1: డేటా తయారీ
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ కోసం డేటాను సేకరించడం మరియు ప్రీప్రాసెస్ చేయడం మొదటి దశ. ఇందులో కావలసిన కేటగిరీలు లేదా తరగతులను కవర్ చేసే విభిన్న పత్రాలను సేకరించడం కూడా ఉంటుంది. ప్రతి పత్రం సరైన తరగతితో అనుబంధించబడిందని నిర్ధారిస్తూ డేటా లేబుల్ చేయబడాలి. ప్రీప్రాసెసింగ్లో అనవసరమైన అక్షరాలను తొలగించడం, చిన్న అక్షరానికి మార్చడం మరియు టెక్స్ట్ను పదాలు లేదా సబ్వర్డ్లుగా టోకెన్ చేయడం ద్వారా టెక్స్ట్ను శుభ్రపరచడం ఉంటుంది. అదనంగా, టెక్స్ట్ను మరింత నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో సూచించడానికి TF-IDF లేదా వర్డ్ ఎంబెడ్డింగ్ల వంటి ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ టెక్నిక్లను అన్వయించవచ్చు.
దశ 2: గ్రాఫ్ నిర్మాణం
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో, డాక్యుమెంట్ల మధ్య సంబంధాలను సంగ్రహించడానికి డేటా గ్రాఫ్ స్ట్రక్చర్గా సూచించబడుతుంది. సారూప్య పత్రాలను వాటి కంటెంట్ సారూప్యత ఆధారంగా కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా గ్రాఫ్ నిర్మించబడింది. k-సమీప పొరుగువారి (KNN) లేదా కొసైన్ సారూప్యత వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించడం ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చు. వివిధ తరగతుల డాక్యుమెంట్ల మధ్య కనెక్షన్లను పరిమితం చేస్తూ ఒకే తరగతికి చెందిన డాక్యుమెంట్ల మధ్య కనెక్టివిటీని ప్రోత్సహించే విధంగా గ్రాఫ్ని నిర్మించాలి.
దశ 3: విరోధి శిక్షణ
విరోధి శిక్షణ అనేది న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో కీలకమైన అంశం. ఇది మోడల్కు లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటా రెండింటి నుండి నేర్చుకోవడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది మరింత పటిష్టంగా మరియు సాధారణీకరించదగినదిగా చేస్తుంది. ఈ దశలో, మోడల్ లేబుల్ చేయబడిన డేటాపై శిక్షణ పొందుతుంది, అదే సమయంలో లేబుల్ చేయని డేటాను కలవరపెడుతుంది. ఇన్పుట్ డేటాకు యాదృచ్ఛిక శబ్దం లేదా వ్యతిరేక దాడులను వర్తింపజేయడం ద్వారా కలతలను ప్రవేశపెట్టవచ్చు. కనిపించని డేటాపై మెరుగైన పనితీరుకు దారితీసే ఈ కదలికలకు తక్కువ సున్నితంగా ఉండేలా మోడల్ శిక్షణ పొందింది.
దశ 4: మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణకు తగిన మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం. సాధారణ ఎంపికలలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు), పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు) లేదా ట్రాన్స్ఫార్మర్ మోడల్లు ఉన్నాయి. డాక్యుమెంట్ల మధ్య కనెక్టివిటీని పరిగణనలోకి తీసుకుని గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను హ్యాండిల్ చేసేలా మోడల్ డిజైన్ చేయబడాలి. గ్రాఫ్ కన్వల్యూషనల్ నెట్వర్క్లు (GCNలు) లేదా గ్రాఫ్ అటెన్షన్ నెట్వర్క్లు (GATలు) తరచుగా గ్రాఫ్ నిర్మాణాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అర్థవంతమైన ప్రాతినిధ్యాలను సేకరించేందుకు ఉపయోగిస్తారు.
దశ 5: శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం
మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ నిర్వచించబడిన తర్వాత, లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం తదుపరి దశ. శిక్షణ ప్రక్రియలో యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డీసెంట్ (SGD) లేదా ఆడమ్ ఆప్టిమైజర్ వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించి మోడల్ యొక్క పారామితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఉంటుంది. శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ వారి లక్షణాలు మరియు గ్రాఫ్ నిర్మాణంలో సంగ్రహించిన సంబంధాల ఆధారంగా పత్రాలను వర్గీకరించడం నేర్చుకుంటుంది. శిక్షణ తర్వాత, మోడల్ దాని పనితీరును కొలవడానికి ప్రత్యేక పరీక్ష సెట్లో మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది. మోడల్ ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి మూల్యాంకన కొలమానాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి.
దశ 6: ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్
మోడల్ పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి, ఫైన్-ట్యూనింగ్ వర్తించవచ్చు. ట్రాన్స్ఫర్ లెర్నింగ్ లేదా లెర్నింగ్ రేట్ షెడ్యూలింగ్ వంటి టెక్నిక్లను ఉపయోగించి మోడల్ పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం ఇందులో ఉంటుంది. మోడల్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ కూడా కీలకం. గ్రిడ్ శోధన లేదా యాదృచ్ఛిక శోధన వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించి అభ్యాస రేటు, బ్యాచ్ పరిమాణం మరియు క్రమబద్ధీకరణ బలం వంటి పారామీటర్లను ట్యూన్ చేయవచ్చు. ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ యొక్క ఈ పునరావృత ప్రక్రియ సాధ్యమైనంత ఉత్తమమైన పనితీరును సాధించడంలో సహాయపడుతుంది.
దశ 7: అనుమితి మరియు విస్తరణ
మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత మరియు చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన తర్వాత, అది డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. కొత్త, కనిపించని పత్రాలను మోడల్లో అందించవచ్చు మరియు ఇది నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా వాటి సంబంధిత తరగతులను అంచనా వేస్తుంది. నిజ-సమయ డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ సామర్థ్యాలను అందించడానికి వెబ్ అప్లికేషన్లు, APIలు లేదా ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్లు వంటి వివిధ వాతావరణాలలో మోడల్ని అమలు చేయవచ్చు.
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించడం అనేది డేటా తయారీ, గ్రాఫ్ నిర్మాణం, విరోధి శిక్షణ, మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ ఎంపిక, శిక్షణ, మూల్యాంకనం, ఫైన్-ట్యూనింగ్, హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ మరియు చివరగా, అనుమితి మరియు విస్తరణ. ప్రతి దశ పత్రాలను సమర్థవంతంగా వర్గీకరించగల ఖచ్చితమైన మరియు దృఢమైన నమూనాను రూపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి