బరువులు మరియు పక్షపాతాలు కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో ప్రాథమిక అంశాలు. యంత్ర అభ్యాస నమూనాల శిక్షణ మరియు పనితీరులో వారు కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. దిగువ బరువులు మరియు పక్షపాతాల యొక్క సమగ్ర వివరణ, వాటి ప్రాముఖ్యతను అన్వేషించడం మరియు అవి మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో, ఇన్పుట్ డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడానికి లేదా నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి ఒక మోడల్ శిక్షణ పొందుతుంది. శిక్షణ అనే ప్రక్రియ ద్వారా మోడల్ డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది. శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ దాని అంచనాలు మరియు శిక్షణ డేటాలోని నిజమైన విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి బరువులు మరియు పక్షపాతాలను కలిగి ఉన్న దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
బరువులు, పారామితులు అని కూడా పిలుస్తారు, ఇవి న్యూరల్ నెట్వర్క్లోని న్యూరాన్లు లేదా యూనిట్ల మధ్య కనెక్షన్లతో అనుబంధించబడిన విలువలు. న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అనేది మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు ద్వారా ప్రేరేపించబడిన ఒక ప్రసిద్ధ రకం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్. న్యూరాన్ల మధ్య ప్రతి కనెక్షన్ అనుబంధ బరువును కలిగి ఉంటుంది, ఇది ఆ కనెక్షన్ యొక్క బలం మరియు ప్రాముఖ్యతను నిర్ణయిస్తుంది. న్యూరల్ నెట్వర్క్లో, బరువులు ఇన్పుట్ లక్షణాలు మరియు అవుట్పుట్ అంచనాల మధ్య సంబంధాల బలాన్ని సూచిస్తాయి.
బరువుల పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఒక సాధారణ ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. ఇమెయిల్ స్పామ్ కాదా అని దాని కంటెంట్ ఆధారంగా అంచనా వేసే న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ మన వద్ద ఉందని అనుకుందాం. మోడల్ నిర్దిష్ట కీలక పదాల ఉనికి లేదా ఇమెయిల్ పొడవు వంటి ఇమెయిల్ యొక్క వివిధ లక్షణాలను ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది. ప్రతి లక్షణం బరువుతో అనుబంధించబడుతుంది, ఇది తుది అంచనాకు దాని సహకారాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. ఉదాహరణకు, స్పామ్ యొక్క బలమైన సూచిక అయితే "ఉచిత" అనే పదం యొక్క ఉనికికి సంబంధించిన బరువు ఎక్కువగా ఉండవచ్చు, అయితే ఇది ముఖ్యమైన అంశం కానట్లయితే ఇమెయిల్ పొడవుతో అనుబంధించబడిన బరువు తక్కువగా ఉండవచ్చు. శిక్షణ సమయంలో బరువులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, మోడల్ ప్రతి లక్షణానికి తగిన ప్రాముఖ్యతను కేటాయించడం నేర్చుకుంటుంది, ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
పక్షపాతాలు, మరోవైపు, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో అదనపు పారామితులు, ఇవి చక్కటి ట్యూనింగ్ మరియు అంచనాలను మార్చడానికి అనుమతిస్తాయి. ఇన్పుట్ ఫీచర్ల ద్వారా మాత్రమే క్యాప్చర్ చేయలేని కారకాలను పరిగణనలోకి తీసుకునే సామర్థ్యాన్ని పక్షపాతాలు మోడల్కు అందిస్తాయి. అన్ని ఇన్పుట్ ఫీచర్లు సున్నా అయినప్పటికీ మోడల్ అంచనాలను రూపొందించడంలో సహాయపడే ఆఫ్సెట్లు లేదా ఇంటర్సెప్ట్లుగా వాటిని భావించవచ్చు. న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో, పక్షపాతాలు సాధారణంగా నెట్వర్క్లో ప్రత్యేక న్యూరాన్లుగా సూచించబడతాయి, స్థిరమైన ఇన్పుట్ విలువ 1 మరియు అనుబంధిత బరువు ఉంటుంది. ఇన్పుట్ ఫీచర్లు తగినంత సమాచారాన్ని అందించనప్పుడు కూడా మోడల్ అంచనాలు వేయగలదని బయాస్ న్యూరాన్ నిర్ధారిస్తుంది.
మా ఇమెయిల్ స్పామ్ గుర్తింపు ఉదాహరణతో కొనసాగుతూ, ఇన్పుట్ ఫీచర్లతో సంబంధం లేకుండా ఇమెయిల్ స్పామ్గా ఉండటానికి బేస్లైన్ సంభావ్యతను లెక్కించడానికి పక్షపాతాలను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, అన్ని ఇమెయిల్లలో 10% స్పామ్ అని మనకు తెలిస్తే, ఈ ముందస్తు జ్ఞానాన్ని ప్రతిబింబించే విలువకు పక్షపాతాన్ని సెట్ చేయవచ్చు. శిక్షణ సమయంలో, శిక్షణ డేటాలోని స్పామ్ మరియు నాన్-స్పామ్ ఇమెయిల్ల వాస్తవ పంపిణీతో దాని అంచనాలను మెరుగ్గా సమలేఖనం చేయడానికి మోడల్ బయాస్ బరువును సర్దుబాటు చేయగలదు.
బరువులు మరియు పక్షపాతాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క ముఖ్యమైన భాగాలు, ముఖ్యంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో. బరువులు న్యూరాన్ల మధ్య కనెక్షన్ల బలాన్ని నిర్ణయిస్తాయి మరియు ఇన్పుట్ లక్షణాల ప్రాముఖ్యతను సూచిస్తాయి, అయితే పక్షపాతాలు అంచనాలను చక్కగా సర్దుబాటు చేయడానికి మరియు సర్దుబాటు చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. శిక్షణ సమయంలో ఈ పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, ఇన్పుట్ డేటా ఆధారంగా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడం మోడల్ నేర్చుకుంటుంది.
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