బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం మెషిన్ లెర్నింగ్లో నిజానికి కీలకమైన అంశాలు మరియు వీటిని సాధారణంగా హైపర్పారామీటర్లుగా సూచిస్తారు. ఈ భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఒక్కొక్క పదాన్ని ఒక్కొక్కటిగా పరిశోధిద్దాం.
గుంపు పరిమాణం:
బ్యాచ్ పరిమాణం అనేది శిక్షణ సమయంలో మోడల్ బరువులు నవీకరించబడటానికి ముందు ప్రాసెస్ చేయబడిన నమూనాల సంఖ్యను నిర్వచించే హైపర్పారామీటర్. అభ్యాస ప్రక్రియ యొక్క వేగం మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ణయించడంలో ఇది ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఒక చిన్న బ్యాచ్ పరిమాణం మోడల్ బరువులకు మరిన్ని నవీకరణలను అనుమతిస్తుంది, ఇది వేగవంతమైన కలయికకు దారితీస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఇది అభ్యాస ప్రక్రియలో శబ్దాన్ని కూడా ప్రవేశపెట్టవచ్చు. మరోవైపు, పెద్ద బ్యాచ్ పరిమాణం గ్రేడియంట్ యొక్క మరింత స్థిరమైన అంచనాను అందిస్తుంది కానీ శిక్షణ ప్రక్రియను నెమ్మదిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, యాదృచ్ఛిక గ్రేడియంట్ డీసెంట్ (SGD)లో, 1 యొక్క బ్యాచ్ పరిమాణం స్వచ్ఛమైన SGDగా పిలువబడుతుంది, ఇక్కడ మోడల్ ఒక్కొక్క నమూనాను ప్రాసెస్ చేసిన తర్వాత దాని బరువులను అప్డేట్ చేస్తుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, శిక్షణ డేటాసెట్ యొక్క పరిమాణానికి సమానమైన బ్యాచ్ పరిమాణాన్ని బ్యాచ్ గ్రేడియంట్ డీసెంట్ అంటారు, ఇక్కడ మోడల్ దాని బరువులను యుగానికి ఒకసారి అప్డేట్ చేస్తుంది.
ముహూర్తము:
ఒక యుగం అనేది మరొక హైపర్పారామీటర్, ఇది శిక్షణ సమయంలో మొత్తం డేటాసెట్ను న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా ఎన్నిసార్లు ముందుకు మరియు వెనుకకు పంపబడుతుందో నిర్వచిస్తుంది. బహుళ యుగాల కోసం మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం వల్ల డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలను దాని బరువులను పునరావృతంగా సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా నేర్చుకోవచ్చు. అయినప్పటికీ, చాలా యుగాల శిక్షణ ఓవర్ ఫిట్కి దారి తీస్తుంది, ఇక్కడ మోడల్ శిక్షణ డేటాపై బాగా పని చేస్తుంది కానీ కనిపించని డేటాకు సాధారణీకరించడంలో విఫలమవుతుంది.
ఉదాహరణకు, ఒక డేటాసెట్ 1,000 నమూనాలను కలిగి ఉంటే మరియు మోడల్ 10 యుగాలకు శిక్షణ పొందినట్లయితే, శిక్షణ ప్రక్రియలో మోడల్ మొత్తం డేటాసెట్ను 10 సార్లు చూసిందని అర్థం.
డేటాసెట్ పరిమాణం:
డేటాసెట్ పరిమాణం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అందుబాటులో ఉన్న నమూనాల సంఖ్యను సూచిస్తుంది. ఇది మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని నేరుగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన అంశం. పెద్ద డేటాసెట్ పరిమాణం తరచుగా మెరుగైన మోడల్ పనితీరుకు దారి తీస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది మోడల్ నుండి నేర్చుకోవడానికి మరింత విభిన్నమైన ఉదాహరణలను అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడం వలన శిక్షణ కోసం అవసరమైన గణన వనరులు మరియు సమయాన్ని కూడా పెంచవచ్చు.
ఆచరణలో, ఓవర్ ఫిట్టింగ్ లేదా అండర్ ఫిట్టింగ్ను నిరోధించడానికి డేటాసెట్ పరిమాణం మరియు మోడల్ సంక్లిష్టత మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం చాలా అవసరం. పరిమిత డేటాసెట్లను ఎక్కువగా ఉపయోగించుకోవడానికి డేటాను పెంచడం మరియు క్రమబద్ధీకరించడం వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు.
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం మెషిన్ లెర్నింగ్లోని హైపర్పారామీటర్లు, ఇవి శిక్షణ ప్రక్రియను మరియు మోడల్ యొక్క చివరి పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. ఈ హైపర్పారామీటర్లను ఎలా సమర్థవంతంగా సర్దుబాటు చేయాలో అర్థం చేసుకోవడం బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి కీలకం.
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