డేటా డాక్యుమెంట్ పోలిక కోసం మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి బాగా సరిపోయే ఒక అల్గారిథమ్ కొసైన్ సారూప్యత అల్గోరిథం. కొసైన్ సారూప్యత అనేది అంతర్గత ఉత్పత్తి స్థలం యొక్క రెండు సున్నా కాని వెక్టర్ల మధ్య సారూప్యత యొక్క కొలత, ఇది వాటి మధ్య కోణం యొక్క కొసైన్ను కొలుస్తుంది. డాక్యుమెంట్ పోలిక సందర్భంలో, రెండు డాక్యుమెంట్లు వాటి వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలను పోల్చడం ద్వారా ఎంత సారూప్యమైనవో గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
కొసైన్ సారూప్యత అల్గోరిథం ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, మేము మొదట డాక్యుమెంట్లను వెక్టర్లుగా సూచించాలి. ఫ్రీక్వెన్సీ-ఇన్వర్స్ డాక్యుమెంట్ ఫ్రీక్వెన్సీ (TF-IDF) ప్రాతినిధ్యం అనే పదాన్ని ఉపయోగించడం ఒక సాధారణ విధానం. TF-IDF అనేది డాక్యుమెంట్ సేకరణలో పదం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ప్రతిబింబించే సంఖ్యా గణాంకం. ఇది డాక్యుమెంట్లోని పదం యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు మొత్తం డాక్యుమెంట్ సేకరణలో పదం యొక్క అరుదు రెండింటినీ పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది.
పత్రాలు TF-IDF వెక్టర్స్గా సూచించబడిన తర్వాత, వాటి మధ్య కొసైన్ సారూప్యతను మనం లెక్కించవచ్చు. కొసైన్ సారూప్యత రెండు వెక్టర్స్ యొక్క డాట్ ఉత్పత్తిని తీసుకొని వాటి పరిమాణాల ఉత్పత్తితో విభజించడం ద్వారా లెక్కించబడుతుంది. ఫలిత విలువ -1 నుండి 1 వరకు ఉంటుంది, 1 సంపూర్ణ సారూప్యతను సూచిస్తుంది మరియు -1 ఖచ్చితమైన అసమానతను సూచిస్తుంది.
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, డాక్యుమెంట్ల మధ్య సారూప్యత లేదా అసమానత తెలిసిన డాక్యుమెంట్ జతల యొక్క లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ మాకు అవసరం. ప్రతి జత డాక్యుమెంట్ల కొసైన్ సారూప్యతను లెక్కించేందుకు మేము ఈ డేటాసెట్ని ఉపయోగించవచ్చు మరియు కొత్త జతల డాక్యుమెంట్ల మధ్య సారూప్యతను అంచనా వేయగల మోడల్ను తెలుసుకోవడానికి లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ లేదా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ల వంటి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించవచ్చు.
ఉదాహరణకు, మేము ఒక ఉత్పత్తి కోసం కస్టమర్ రివ్యూల డేటాసెట్ని కలిగి ఉన్నామని అనుకుందాం మరియు రెండు రివ్యూలు ఒకేలా ఉన్నాయో కాదో నిర్ధారించడానికి మేము ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వాలనుకుంటున్నాము. మేము ప్రతి సమీక్షను TF-IDF వెక్టర్గా సూచించవచ్చు మరియు వాటి మధ్య కొసైన్ సారూప్యతను లెక్కించవచ్చు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ప్రతి జత సమీక్షలు సారూప్యమైనవి లేదా అసమానమైనవిగా లేబుల్ చేయబడిన లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ను మేము ఉపయోగించవచ్చు. ఈ మోడల్ కొత్త జతల సమీక్షల మధ్య సారూప్యతను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా డాక్యుమెంట్ పోలిక కోసం మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి కొసైన్ సారూప్యత అల్గోరిథం బాగా సరిపోతుంది. ఇది పత్రాలను వెక్టర్లుగా సూచించడానికి మరియు వెక్టర్ల మధ్య కోణం యొక్క కొసైన్ ఆధారంగా వాటి సారూప్యతను లెక్కించడానికి అనుమతిస్తుంది. లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, కొత్త జతల డాక్యుమెంట్ల మధ్య సారూప్యతను అంచనా వేయడానికి మేము ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వగలము.
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