ಇದು ಸರಳ ಎಂದು ನಟಿಸುವುದು ಬೇಡ. "ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ" ಎಂದು ಪಾಸ್ತಾ ಕುದಿಯುತ್ತಿರುವಂತೆ ಹೇಳುವ ಯಾರಾದರೂ ಅದನ್ನು ಮಾಡಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಬೇರೆಯವರಿಗೆ ಕೆಟ್ಟ ಭಾಗಗಳಿಂದ ಬಳಲುವಂತೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ನೀವು ಕೇವಲ "AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ". ನೀವು ಬೆಳೆಸುತ್ತೀರಿ . ಇದು ಅನಂತ ಸ್ಮರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಆದರೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಕಷ್ಟಕರ ಮಗುವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವಂತಿದೆ.
ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರವೆಂದರೆ, ಅದು ಸ್ವಲ್ಪ ಸುಂದರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. 💡
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 AI ಪರಿಕರಗಳು - ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ, ಕೋಡ್ ಸ್ಮಾರ್ಟರ್ ಮಾಡಿ, ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಿ
ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಪರಿಕರಗಳು - ಟಾಪ್ AI-ಚಾಲಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು
ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಡೆವಲಪರ್ ತಿಳಿದಿರಬೇಕಾದ AI ಪರಿಕರಗಳ ಸಾರಾಂಶ.
🔗 ನೋ-ಕೋಡ್ AI ಪರಿಕರಗಳು
AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯ ನೋ-ಕೋಡ್ ಪರಿಕರಗಳ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಿ, ಇದು AI ನೊಂದಿಗೆ ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ: AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಎಂದರೇನು? 🧠
ಸರಿ, ಸ್ವಲ್ಪ ನಿಲ್ಲಿಸಿ. ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಭಾಷೆಯ ಪದರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಇದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ: AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಎಂದರೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆದುಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಕಲಿಸುವುದು.
ಏನನ್ನೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ . ಸಂದರ್ಭವಲ್ಲ. ಭಾವನೆಯಲ್ಲ. ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತರ್ಕವೂ ಅಲ್ಲ. ಗಣಿತವು ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವವರೆಗೆ ಅದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೂಕವನ್ನು ಕ್ರೂರವಾಗಿ ಒತ್ತಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ "ಕಲಿಯುತ್ತದೆ". 🎯 ಬುಲ್ಸೆಐಗೆ ಹೊಡೆಯುವವರೆಗೆ ಕಣ್ಣುಮುಚ್ಚಿ ಡಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಸೆಯುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಂತರ ಅದನ್ನು ಐದು ಮಿಲಿಯನ್ ಬಾರಿ ಮಾಡಿ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ನಿಮ್ಮ ಮೊಣಕೈ ಕೋನವನ್ನು ಒಂದು ನ್ಯಾನೊಮೀಟರ್ ಹೊಂದಿಸಿ.
ಅದು ತರಬೇತಿ. ಅದು ಜಾಣತನವಲ್ಲ. ಅದು ನಿರಂತರ.
1. ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾ ಸಾಯಿರಿ 🎯
ನೀವು ಏನನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ?
ಇದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಡಿ. ಜನರು ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ - ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಫ್ರಾಂಕೆನ್-ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ, ಅದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ನಾಯಿ ತಳಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ರಹಸ್ಯವಾಗಿ ಚಿಹೋವಾಗಳು ಹ್ಯಾಮ್ಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರೂರವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಿ. "ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ" "ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕದ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ" ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳು ಯೋಜನಾ ಹಂತಕಗಳಾಗಿವೆ.
ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಯಂತೆ ರೂಪಿಸಿ:
“ಯೂಟ್ಯೂಬ್ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಎಮೋಜಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯಂಗ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನಾನು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದೇ?” 🤔
ಈಗ ಅದು ಕೆಳಗೆ ಬೀಳಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಮೊಲದ ರಂಧ್ರವಾಗಿದೆ.
2. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗೆಯಿರಿ (ಈ ಭಾಗವು... ಮಂಕಾಗಿದೆ) 🕳️🧹
ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ, ಕಡಿಮೆ ಗ್ಲಾಮರೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆಧ್ಯಾತ್ಮಿಕವಾಗಿ ಬಳಲಿಕೆಯ ಹಂತ: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ.
ನೀವು ಫೋರಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ, HTML ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ, FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv . ನೀವು ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ನೀವು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಹಾಗೆ ಇರಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗೆ ಸುಸ್ವಾಗತ.
ಮತ್ತು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ? ಅದು ಕೊಳಕಾಗಿದೆ. 💩 ಅಪೂರ್ಣ ಸಾಲುಗಳು. ತಪ್ಪಾಗಿ ಬರೆಯಲಾದ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು. ನಕಲುಗಳು. ದೋಷಗಳು. "ಬಾಳೆಹಣ್ಣು" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಜಿರಾಫೆಯ ಒಂದು ಚಿತ್ರ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಒಂದು ದೆವ್ವದ ಮನೆಯಾಗಿದೆ. 👻
3. ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಕನಸುಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಸಾಯುತ್ತವೆ 🧽💻
ನಿಮ್ಮ ಕೋಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಿದ್ದೀರಾ? ಕೆಲವು ನೂರು ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
-
ಪಠ್ಯ ಬರೆಯಬೇಕೆ? ಅದನ್ನು ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡಿ. ಸ್ಟಾಪ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಎಮೋಜಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಲೇ ಇರಿ. 😂
-
ಚಿತ್ರಗಳೇ? ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿ. ಬಣ್ಣದ ಚಾನಲ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸಿ.
-
ಆಡಿಯೋ? ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳು. ಹೇಳಿದ್ದು ಸಾಕು. 🎵
-
ಸಮಯ ಸರಣಿಯೇ? ನಿಮ್ಮ ಸಮಯಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಕುಡಿದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಆಶಿಸುವುದೇ ಉತ್ತಮ. 🥴
ನೀವು ಬೌದ್ಧಿಕತೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದ್ವಾರಪಾಲಕ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. 🧼 ನೀವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಎರಡನೆಯದಾಗಿ ಊಹಿಸುವಿರಿ. ಇಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರವು ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ಎಲ್ಲದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಒತ್ತಡವಿಲ್ಲ.
4. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಆರಿಸಿ (ಕ್ಯೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು) 🏗️💀
ಇಲ್ಲಿ ಜನರು ಧೈರ್ಯಶಾಲಿಗಳಾಗಿ, ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿಕೊಂಡು, ಉಪಕರಣವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ತಡೆಯಿರಿ: ಪಿಜ್ಜಾ ಡೆಲಿವರಿ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಫೆರಾರಿ ಬೇಕೇ? 🍕
ನಿಮ್ಮ ಯುದ್ಧದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಆಯುಧವನ್ನು ಆರಿಸಿ:
| ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರ | ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು | ಪರ | ಕಾನ್ಸ್ |
|---|---|---|---|
| ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ | ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕುರಿತು ಸರಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು | ವೇಗವಾದ, ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ, ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ | ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ |
| ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು | ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ (ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶ) | ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಸುಲಭ, ಯಾವುದೇ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. | ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆ |
| ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ | ದೃಢವಾದ ಕೋಷ್ಟಕ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು | ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ | ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಿಧಾನ, ಕಡಿಮೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು |
| ಸಿಎನ್ಎನ್ (ಕನ್ವ್ನೆಟ್ಸ್) | ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ | ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ, ಬಲವಾದ ಮಾದರಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ | ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು GPU ಪವರ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ |
| ಆರ್‌ಎನ್‌ಎನ್ / ಎಲ್‌ಎಸ್‌ಟಿಎಂ / ಜಿಆರ್‌ಯು | ಕಾಲ-ಸರಣಿ, ಅನುಕ್ರಮಗಳು, ಪಠ್ಯ (ಮೂಲ) | ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ | ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸ್ಮರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಟಗಳು (ಮಾಯವಾಗುತ್ತಿರುವ ಇಳಿಜಾರುಗಳು) |
| ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು (BERT, GPT) | ಭಾಷೆ, ದೃಷ್ಟಿ, ಬಹು-ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಗಳು | ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ, ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ, ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ | ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ, ಸಂಕೀರ್ಣ |
ಅತಿಯಾಗಿ ಕಟ್ಟಬೇಡಿ. ನೀವು ಇಲ್ಲಿ ಬಾಗಲು ಮಾತ್ರ ಇರುವವರೆಗೆ. 💪
5. ತರಬೇತಿ ಲೂಪ್ (ಸ್ಯಾನಿಟಿ ಫ್ರೇಗಳು ಇರುವಲ್ಲಿ) 🔁🧨
ಈಗ ಅದು ವಿಚಿತ್ರವಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅದು ಮೂರ್ಖತನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. "ಎಲ್ಲಾ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು = 0" ಮೂರ್ಖತನದಿಂದ. 🫠
ನಂತರ... ಅದು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್‌ಗಳು, ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಮೂಲಕ - ಇದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಆಂತರಿಕ ತೂಕವನ್ನು ತಿರುಚುತ್ತದೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ತಪ್ಪು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. 📉 ನೀವು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಗೀಳನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಪ್ರಸ್ಥಭೂಮಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಿರುಚುತ್ತೀರಿ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ನಷ್ಟದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಕುಸಿತಗಳನ್ನು ನೀವು ದೈವಿಕ ಸಂಕೇತಗಳಂತೆ ಹೊಗಳುತ್ತೀರಿ. 🙏
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಭವೀಕರಿಸಿದ ಟೇಪ್ ರೆಕಾರ್ಡರ್ ಆಗುತ್ತದೆ. 🎙️
6. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಸಂಖ್ಯೆಗಳು vs. ಕರುಳಿನ ಭಾವನೆ 🧮🫀
ಕಾಣದ ಡೇಟಾದ ವಿರುದ್ಧ ನೀವು ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ನೀವು ಈ ರೀತಿಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ:
-
ನಿಖರತೆ: 🟢 ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ತಿರುಚದಿದ್ದರೆ ಉತ್ತಮ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್.
-
ನಿಖರತೆ / ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ / F1 ಸ್ಕೋರ್: 📊 ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳು ನೋವುಂಟುಮಾಡಿದಾಗ ನಿರ್ಣಾಯಕ.
-
ROC-AUC: 🔄 ಕರ್ವ್ ಡ್ರಾಮಾ ಇರುವ ಬೈನರಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ.
-
ಗೊಂದಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್: 🤯 ಹೆಸರು ನಿಖರವಾಗಿದೆ.
ಒಳ್ಳೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಸಹ ಕೆಟ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಕಣ್ಣುಗಳು, ನಿಮ್ಮ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ದೋಷ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಂಬಿರಿ.
7. ನಿಯೋಜನೆ: ಅಂದರೆ ಕ್ರಾಕನ್ ಬಿಡುಗಡೆ 🐙🚀
ಈಗ ಅದು "ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ", ನೀವು ಅದನ್ನು ಬಂಡಲ್ ಮಾಡಿ. ಮಾದರಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿ. ಅದನ್ನು API ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಿ. ಅದನ್ನು ಡಾಕರೈಸ್ ಮಾಡಿ. ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಎಸೆಯಿರಿ. ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?
ಓಹ್, ಸರಿ-ಎಲ್ಲವೂ. 🫢
ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಲಾಗ್‌ಗಳು ಕಿರುಚುತ್ತವೆ. ನೀವು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಲೈವ್ ಆಗಿ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನಟಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ರೆಂಚ್‌ಗಳಿಂದ ಅಂತಿಮ ಸಲಹೆಗಳು ⚒️💡
-
ಕಸದ ದತ್ತಾಂಶ = ಕಸದ ಮಾದರಿ. ಅವಧಿ. 🗑️
-
ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಅಳತೆ ಮಾಡಿ. ಮಗುವಿನ ಹೆಜ್ಜೆಗಳು ಚಂದ್ರನ ಹೊಡೆತಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. 🚶♂️
-
ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಆ ಒಂದು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸದಿದ್ದರೆ ನೀವು ವಿಷಾದಿಸುತ್ತೀರಿ.
-
ಗೊಂದಲಮಯ ಆದರೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಂತರ ನೀವೇ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.
-
ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕರುಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ. ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ. ದಿನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಿದಂತೆ.
ಯಾವುದೇ ಕಾರಣವಿಲ್ಲದೆ ಅದು ಮುರಿಯುವವರೆಗೆ ನೀವು ಬುದ್ಧಿವಂತರು ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಶೂಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತಿಮಿಂಗಿಲಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವವರೆಗೆ ಅದು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ. 🐋👟
ಆದರೆ ಅದು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ - ಮಾದರಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅದನ್ನು ಪಡೆದಾಗ - ಅದು ರಸವಿದ್ಯೆಯಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. ✨
ಮತ್ತು ಅದು? ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಾವು ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತೇವೆ.