అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను సృష్టించే ప్రక్రియ అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, అదృశ్య డేటా యొక్క స్వభావాన్ని మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లలో దానిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. వర్గీకరణ పనులపై దృష్టి సారించి అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని వివరిస్తాము.
ముందుగా, మనం "అదృశ్య డేటా" అంటే ఏమిటో నిర్వచించడం ముఖ్యం. మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అదృశ్య డేటా అనేది నేరుగా పరిశీలించలేని లేదా విశ్లేషణ కోసం అందుబాటులో లేని డేటాను సూచిస్తుంది. ఇది తప్పిపోయిన, అసంపూర్ణమైన లేదా ఏదో ఒక విధంగా దాచబడిన డేటాను కలిగి ఉండవచ్చు. ఈ రకమైన డేటా నుండి సమర్థవంతంగా నేర్చుకునే మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా వర్గీకరణలను చేయగల అల్గారిథమ్లను అభివృద్ధి చేయడం సవాలు.
అదృశ్య డేటాతో వ్యవహరించడానికి ఒక సాధారణ విధానం ఇంప్యుటేషన్ లేదా డేటా ఆగ్మెంటేషన్ వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించడం. ఇంప్యుటేషన్ అనేది అందుబాటులో ఉన్న డేటాలో గమనించిన నమూనాలు లేదా సంబంధాల ఆధారంగా డేటా సెట్లో తప్పిపోయిన విలువలను పూరించడం. మీన్ ఇంప్యుటేషన్ లేదా రిగ్రెషన్ ఇంప్యుటేషన్ వంటి వివిధ గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించి ఇది చేయవచ్చు. డేటా బలోపేత, మరోవైపు, ఇప్పటికే ఉన్న డేటా ఆధారంగా అదనపు సింథటిక్ డేటా పాయింట్లను సృష్టించడం. ఇది అందుబాటులో ఉన్న డేటాకు పరివర్తనలు లేదా కలతలను వర్తింపజేయడం ద్వారా, శిక్షణా సమితిని సమర్థవంతంగా విస్తరించడం మరియు అభ్యాస అల్గోరిథం కోసం మరింత సమాచారాన్ని అందించడం ద్వారా చేయవచ్చు.
అదృశ్య డేటాతో పనిచేసేటప్పుడు మరో ముఖ్యమైన అంశం ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ అనేది లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడంలో సహాయపడే అందుబాటులో ఉన్న డేటా నుండి అత్యంత సంబంధిత లక్షణాలను ఎంచుకోవడం లేదా సృష్టించడం. అదృశ్య డేటా విషయంలో, ప్రత్యక్షంగా గమనించలేని దాచిన లేదా గుప్త లక్షణాలను గుర్తించడం మరియు సంగ్రహించడం ఇందులో ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్లో, నిర్దిష్ట పదాలు లేదా పదబంధాల ఉనికి క్లాస్ లేబుల్ని సూచిస్తుంది, అవి టెక్స్ట్లో స్పష్టంగా పేర్కొనబడనప్పటికీ. లక్షణాలను జాగ్రత్తగా రూపొందించడం మరియు ఎంచుకోవడం ద్వారా, ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అవసరమైన సమాచారాన్ని అభ్యాస అల్గోరిథం అందించవచ్చు.
డేటా ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడి, ఫీచర్లు రూపొందించబడిన తర్వాత, తగిన అభ్యాస అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడానికి ఇది సమయం. డిసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్లు లేదా న్యూరల్ నెట్వర్క్లు వంటి వర్గీకరణ పనుల కోసం ఉపయోగించే వివిధ అల్గారిథమ్లు ఉన్నాయి. అల్గోరిథం ఎంపిక డేటా యొక్క నిర్దిష్ట లక్షణాలు మరియు చేతిలో ఉన్న సమస్యపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వివిధ అల్గారిథమ్లతో ప్రయోగాలు చేయడం మరియు టాస్క్కు అత్యంత అనుకూలమైన అల్గారిథమ్ను గుర్తించడానికి ఖచ్చితత్వం లేదా F1 స్కోర్ వంటి తగిన కొలమానాలను ఉపయోగించి వాటి పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం చాలా ముఖ్యం.
అభ్యాస అల్గోరిథంను ఎంచుకోవడంతో పాటు, శిక్షణ ప్రక్రియను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం కూడా ముఖ్యం. ఇది డేటాను శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ సెట్లుగా విభజించడం మరియు అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి శిక్షణ సెట్ను ఉపయోగించడం మరియు దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి ధ్రువీకరణ సెట్ను ఉపయోగించడం. శిక్షణ సమయంలో అల్గారిథమ్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం మరియు అతిగా అమర్చడం లేదా అండర్ ఫిట్ చేయడాన్ని నిరోధించడానికి హైపర్పారామీటర్లను మార్చడం లేదా క్రమబద్ధీకరణ పద్ధతులను ఉపయోగించడం వంటి అవసరమైన సర్దుబాట్లు చేయడం చాలా కీలకం.
అభ్యాస అల్గోరిథం శిక్షణ పొంది, ధృవీకరించబడిన తర్వాత, కొత్త, చూడని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. దీనిని తరచుగా పరీక్ష లేదా అనుమితి దశగా సూచిస్తారు. అల్గోరిథం కనిపించని డేటా యొక్క లక్షణాలను ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు అవుట్పుట్గా ప్రిడిక్షన్ లేదా వర్గీకరణను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అల్గోరిథం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని దాని అంచనాలను కనిపించని డేటా యొక్క నిజమైన లేబుల్లతో పోల్చడం ద్వారా అంచనా వేయవచ్చు.
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అనేది డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్, అల్గోరిథం ఎంపిక మరియు శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణతో సహా అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశలను జాగ్రత్తగా రూపొందించడం మరియు అమలు చేయడం ద్వారా, అదృశ్య డేటా నుండి సమర్థవంతంగా నేర్చుకునే మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా వర్గీకరణలను చేయగల అల్గారిథమ్లను అభివృద్ధి చేయడం సాధ్యపడుతుంది.
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