ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను ఉపయోగించి నమూనాల శిక్షణ మరియు నమూనాలను సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్స్ స్కేల్లో ఉన్న సందర్భంలో, ఈ సామర్ధ్యం మరింత శక్తివంతమైనది మరియు స్కేలబుల్ అవుతుంది.
ప్రారంభించడానికి, డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే అల్గారిథమ్ల భావనను పరిశీలిద్దాం. మెషీన్ లెర్నింగ్లో, అల్గోరిథం అనేది అవుట్పుట్ ఉత్పత్తి చేయడానికి ఇన్పుట్ డేటాను ప్రాసెస్ చేసే గణిత సూచనల సమితి. సాంప్రదాయ అల్గారిథమ్లు నిర్దిష్ట నియమాలను అనుసరించడానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయబడ్డాయి, అయితే మెషీన్ లెర్నింగ్లో, అల్గారిథమ్లు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా డేటా నుండి నేర్చుకుంటాయి. వారు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాలోని నమూనాలు, సంబంధాలు మరియు ట్రెండ్లను స్వయంచాలకంగా కనుగొంటారు.
అభ్యాస ప్రక్రియ సాధారణంగా రెండు ప్రధాన దశలను కలిగి ఉంటుంది: శిక్షణ మరియు అనుమితి. శిక్షణ దశలో, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్కు బహిర్గతమవుతుంది, ఇక్కడ ప్రతి డేటా పాయింట్ తెలిసిన ఫలితం లేదా లక్ష్య విలువతో అనుబంధించబడుతుంది. మోడల్ డేటా యొక్క లక్షణాలు లేదా లక్షణాలను విశ్లేషిస్తుంది మరియు సరైన ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి దాని సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది. ఈ సర్దుబాటు తరచుగా గ్రేడియంట్ డీసెంట్ వంటి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి చేయబడుతుంది.
మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, కొత్త, చూడని డేటాపై అనుమితి లేదా అంచనా కోసం దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. మోడల్ ఇన్పుట్ డేటాను తీసుకుంటుంది, నేర్చుకున్న పారామితులను ఉపయోగించి దాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా అంచనా లేదా నిర్ణయాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ లావాదేవీల డేటాసెట్పై శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ కొత్త లావాదేవీ మోసపూరితమైనదా లేదా అనేది గత డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా అంచనా వేయగలదు.
ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు వివిధ పద్ధతులు మరియు నమూనాలపై ఆధారపడతాయి. వీటిలో లీనియర్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు మరిన్ని ఉన్నాయి. ప్రతి మోడల్ దాని బలాలు మరియు బలహీనతలను కలిగి ఉంటుంది మరియు మోడల్ ఎంపిక నిర్దిష్ట సమస్య మరియు చేతిలో ఉన్న డేటాపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను స్కేల్లో అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి శక్తివంతమైన ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తుంది. ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అందించడం వంటి ప్రక్రియలను సులభతరం చేసే అనేక రకాల సేవలు మరియు సాధనాలను అందిస్తుంది. అటువంటి సేవలో ఒకటి సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్లు, ఇది మీ శిక్షణ పొందిన మోడళ్లను అమలు చేయడానికి మరియు మౌలిక సదుపాయాల నిర్వహణ లేదా స్కేలింగ్ సమస్యల గురించి చింతించకుండా అంచనాలను రూపొందించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్లతో, మీరు మీ శిక్షణ పొందిన మోడల్లను అప్లికేషన్లు లేదా సిస్టమ్లలో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయవచ్చు, వాటిని నిజ-సమయ అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా అనుమతిస్తుంది. అంతర్లీన మౌలిక సదుపాయాలు డిమాండ్ ఆధారంగా స్వయంచాలకంగా స్కేల్ అవుతాయి, అధిక లభ్యత మరియు పనితీరును నిర్ధారిస్తుంది. పెద్ద వాల్యూమ్ల డేటా లేదా హై-ఫ్రీక్వెన్సీ ప్రిడిక్షన్ అభ్యర్థనలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ స్కేలబిలిటీ చాలా ముఖ్యమైనది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషీన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అనేది ఒక ప్రాథమిక అంశం. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, దాని సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్స్ స్కేల్తో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి బలమైన ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తుంది. డేటా మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల శక్తిని పెంచడం ద్వారా, సంస్థలు విలువైన అంతర్దృష్టులను అన్లాక్ చేయగలవు, నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయగలవు మరియు ఆవిష్కరణలను డ్రైవ్ చేయగలవు.
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