యంత్ర అభ్యాస రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, "అనుమితి అనేది అంచనా కంటే మోడల్ శిక్షణలో ఒక భాగం" అనే ప్రకటన పూర్తిగా ఖచ్చితమైనది కాదు. అనుమితి మరియు అంచనా అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లోని విభిన్న దశలు, ప్రతి ఒక్కటి విభిన్న ప్రయోజనాన్ని అందిస్తాయి మరియు ప్రక్రియలో వేర్వేరు పాయింట్లలో సంభవిస్తాయి.
ఈ వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, ముందుగా మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో అనుమితి మరియు అంచనా అంటే ఏమిటో నిర్వచిద్దాం. అనుమితి అనేది కొత్త, చూడని డేటా పాయింట్లపై అంచనాలను రూపొందించడానికి శిక్షణ పొందిన నమూనాను ఉపయోగించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. లక్ష్య వేరియబుల్ కోసం అంచనాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి శిక్షణ డేటా నుండి సేకరించిన నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాలను వర్తింపజేయడం ఇందులో ఉంటుంది. మరోవైపు, ప్రిడిక్షన్ అనేది ఒక అవుట్పుట్ లేదా ఇచ్చిన ఇన్పుట్ కోసం సూచనను రూపొందించే నిర్దిష్ట పని, సాధారణంగా శిక్షణ పొందిన మోడల్ను ఉపయోగిస్తుంది.
మోడల్ శిక్షణ దశలో, శిక్షణ డేటాలో అంచనా వేసిన అవుట్పుట్లు మరియు వాస్తవ లక్ష్యాల మధ్య లోపాన్ని తగ్గించడానికి మోడల్ పారామితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి కేంద్రీకరించబడింది. గ్రేడియంట్ డీసెంట్, బ్యాక్ప్రొపగేషన్ లేదా ఇతర ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ల వంటి వివిధ పద్ధతుల ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. శిక్షణ దశ డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి మోడల్ను ప్రారంభించడం, తద్వారా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, అది కొత్త ఇన్పుట్ డేటాను తీసుకొని అవుట్పుట్ అంచనాలను ఉత్పత్తి చేసే అనుమితి కోసం ఉపయోగించవచ్చు. ఈ దశలో, శిక్షణ పొందిన మోడల్ కనిపించని డేటా పాయింట్లపై అంచనాలను రూపొందించడానికి నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాలను వర్తింపజేస్తుంది. అనుమితి సాధారణంగా ఉత్పత్తి వాతావరణంలో నిర్వహించబడుతుంది, ఇక్కడ శిక్షణ పొందిన మోడల్ అమలు చేయబడుతుంది మరియు కొత్త డేటాపై నిజ-సమయ అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, మోడల్ శిక్షణ శిక్షణ డేటాను ఉపయోగించి మోడల్ యొక్క పారామితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి సారిస్తుంది, కొత్త, చూడని డేటా పాయింట్లపై అంచనాలను రూపొందించడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్ను అన్వయించడం అనుమితిలో ఉంటుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లో రెండు దశలు కీలకమైనవి, కానీ అవి వేర్వేరు ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడతాయి మరియు ప్రక్రియలో వేర్వేరు పాయింట్లలో జరుగుతాయి.
ఉదాహరణకు, కస్టమర్లు ముడుచుకునే అవకాశం ఉందో లేదో అంచనా వేయడానికి వయస్సు, ఆదాయం మరియు కొనుగోలు చరిత్ర వంటి కస్టమర్ సమాచారం యొక్క డేటాసెట్పై శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ని మేము కలిగి ఉన్నామని అనుకుందాం. శిక్షణ దశలో, మోడల్ ఈ ఫీచర్లు మరియు టార్గెట్ వేరియబుల్ (చర్న్ లేదా కాదు) మధ్య నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది. మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చిన తర్వాత, అది కొత్త కస్టమర్ సమాచారాన్ని ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు కస్టమర్ మభ్యపెట్టే అవకాశం ఉందో లేదో అంచనా వేసేందుకు అనుమితి కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లో అనుమితి మరియు అంచనా అనేది విభిన్న దశలు. అనుమితి అనేది కొత్త, కనిపించని డేటా పాయింట్లపై అంచనాలను రూపొందించడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్ను ఉపయోగించే ప్రక్రియ, అయితే ప్రిడిక్షన్ అనేది శిక్షణ పొందిన మోడల్ని ఉపయోగించి అవుట్పుట్ లేదా సూచనను రూపొందించే నిర్దిష్ట పని. మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోలో రెండు దశలు చాలా అవసరం, కానీ అవి వేర్వేరు ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి మరియు ప్రక్రియలో వేర్వేరు పాయింట్లలో జరుగుతాయి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి