మెషీన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ అనేది గణిత ప్రాతినిధ్యాన్ని లేదా అల్గారిథమ్ను సూచిస్తుంది, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందుతుంది. ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ నుండి నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వరకు వివిధ అప్లికేషన్లలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఏడు దశలను ఉపయోగించి మోడల్లు నిర్మించబడ్డాయి: డేటా సేకరణ, డేటా తయారీ, మోడల్ ఎంపిక, మోడల్ శిక్షణ, మోడల్ మూల్యాంకనం, మోడల్ ట్యూనింగ్ మరియు మోడల్ విస్తరణ. ఈ దశల్లో ప్రతి ఒక్కటి సమర్థవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించే మొత్తం ప్రక్రియకు దోహదం చేస్తుంది.
డేటా సేకరణలో సమస్యను సూచించే సమగ్ర డేటాసెట్ను సేకరించడం ఉంటుంది. ఈ డేటాసెట్లో సంబంధిత ఫీచర్లు మరియు టార్గెట్ వేరియబుల్స్ ఉండాలి. ఉదాహరణకు, స్పామ్ ఇమెయిల్ వర్గీకరణ టాస్క్లో, డేటాసెట్లో ఇమెయిల్ విషయం, పంపినవారు మరియు కంటెంట్ వంటి వివిధ ఫీచర్లతో పాటు స్పామ్ లేదా నాన్-స్పామ్ అని లేబుల్ చేయబడిన ఇమెయిల్లు ఉండవచ్చు.
డేటా తయారీ అనేది సేకరించిన డేటాసెట్ను ముందుగా ప్రాసెస్ చేసి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి తగిన ఆకృతికి మార్చే దశ. ఇది డేటాను శుభ్రపరచడం, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం, లక్షణాలను సాధారణీకరించడం లేదా ప్రామాణికం చేయడం మరియు డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించడం వంటి పనులను కలిగి ఉండవచ్చు.
మోడల్ ఎంపిక అనేది ఇచ్చిన పనికి తగిన అల్గోరిథం లేదా మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ని ఎంచుకునే ప్రక్రియ. ఎంపిక సమస్య యొక్క స్వభావం, అందుబాటులో ఉన్న డేటా మరియు కావలసిన ఫలితంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ వివిధ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించబడే విస్తృత శ్రేణి ముందే-నిర్మిత నమూనాలు మరియు అల్గారిథమ్లను అందిస్తుంది.
మోడల్ శిక్షణ అనేది ఎంచుకున్న మోడల్కు సిద్ధం చేయబడిన డేటాసెట్లో శిక్షణ ఇచ్చే దశ. శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది, లోపాన్ని తగ్గించడానికి లేదా నిర్దిష్ట ఆబ్జెక్టివ్ ఫంక్షన్ను పెంచడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది. ఇది సాధారణంగా గ్రేడియంట్ డీసెంట్ వంటి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి చేయబడుతుంది.
శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి మోడల్ మూల్యాంకనం కీలకం. మోడల్ ప్రభావాన్ని కొలవడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి వివిధ మూల్యాంకన కొలమానాలు ఉపయోగించబడతాయి. శిక్షణ సమయంలో ఉపయోగించని ప్రత్యేక పరీక్ష డేటాసెట్లో మూల్యాంకనం సాధారణంగా జరుగుతుంది.
మోడల్ ట్యూనింగ్ దాని పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మోడల్ యొక్క హైపర్పారామీటర్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం. హైపర్పారామీటర్లు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకోని పారామితులు కానీ శిక్షణ ప్రక్రియకు ముందు సెట్ చేయబడతాయి. హైపర్పారామీటర్లకు ఉదాహరణలు లెర్నింగ్ రేట్, రెగ్యులరైజేషన్ స్ట్రెంగ్త్ మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లోని దాచిన లేయర్ల సంఖ్య. గ్రిడ్ శోధన లేదా యాదృచ్ఛిక శోధన వంటి సాంకేతికతలు హైపర్పారామీటర్ల యొక్క సరైన కలయికను కనుగొనడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, మూల్యాంకనం చేయబడి మరియు ట్యూన్ చేయబడిన తర్వాత, కొత్త, చూడని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి దాన్ని అమలు చేయవచ్చు. ఇది API ముగింపు బిందువును సృష్టించడం లేదా అప్లికేషన్లో మోడల్ను పొందుపరచడం వంటి వివిధ విస్తరణ పద్ధతుల ద్వారా చేయవచ్చు. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ విస్తరణ ప్రక్రియను సులభతరం చేయడానికి సాధనాలు మరియు సేవలను అందిస్తుంది.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ అనేది గణిత శాస్త్ర ప్రాతినిధ్యం లేదా అల్గోరిథం, ఇది అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందుతుంది. ఇది డేటా సేకరణ, డేటా తయారీ, మోడల్ ఎంపిక, మోడల్ శిక్షణ, మోడల్ మూల్యాంకనం, మోడల్ ట్యూనింగ్ మరియు మోడల్ విస్తరణతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఏడు దశలను ఉపయోగించి నిర్మించబడింది. ప్రతి దశ ప్రభావవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించే మొత్తం ప్రక్రియకు దోహదం చేస్తుంది.
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