మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని యుగాల సంఖ్య మరియు ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మధ్య సంబంధం మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన అంశం. ఒక యుగం అనేది మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్ను సూచిస్తుంది. యుగాల సంఖ్య అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 1
లోతైన అభ్యాసంలో యుగాలను ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్లో యుగాలను ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, శిక్షణ డేటాను మోడల్కు పునరావృతంగా ప్రదర్శించడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం. ఒక యుగం మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్గా నిర్వచించబడింది. ప్రతి యుగంలో, మోడల్ అవుట్పుట్ను అంచనా వేయడంలో చేసిన లోపం ఆధారంగా దాని అంతర్గత పారామితులను అప్డేట్ చేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, పరీక్ష సమీక్ష
ఆర్కిటెక్చర్ మరియు పనితీరు పరంగా బేస్లైన్, చిన్న మరియు పెద్ద మోడల్ల మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
ఆర్కిటెక్చర్ మరియు పనితీరు పరంగా బేస్లైన్, చిన్న మరియు పెద్ద మోడల్ల మధ్య తేడాలు ప్రతి మోడల్లో ఉపయోగించే లేయర్లు, యూనిట్లు మరియు పారామితుల సంఖ్యలో వైవిధ్యాలకు కారణమని చెప్పవచ్చు. సాధారణంగా, న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క నిర్మాణం దాని పొరల యొక్క సంస్థ మరియు అమరికను సూచిస్తుంది, అయితే పనితీరు ఎలా సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్ పనితీరు పరంగా ఓవర్ ఫిట్టింగ్ నుండి అండర్ ఫిట్టింగ్ ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
అండర్ ఫిట్టింగ్ మరియు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో రెండు సాధారణ సమస్యలు, ఇవి వాటి పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. మోడల్ పనితీరు పరంగా, డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలను సంగ్రహించడంలో మోడల్ చాలా సరళంగా ఉన్నప్పుడు అండర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది, దీని ఫలితంగా పేలవమైన ప్రిడిక్టివ్ ఖచ్చితత్వం ఏర్పడుతుంది. మరోవైపు, మోడల్ చాలా క్లిష్టంగా మారినప్పుడు ఓవర్ ఫిట్ చేయడం జరుగుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష
అండర్ఫిట్టింగ్ అనే కాన్సెప్ట్ను వివరించండి మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో ఇది ఎందుకు జరుగుతుందో వివరించండి.
అండర్ ఫిట్టింగ్ అనేది డేటాలో ఉన్న అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను సంగ్రహించడంలో మోడల్ విఫలమైనప్పుడు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో సంభవించే ఒక దృగ్విషయం. ఇది అధిక పక్షపాతం మరియు తక్కువ వ్యత్యాసాన్ని కలిగి ఉంటుంది, దీని ఫలితంగా డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను ఖచ్చితంగా సూచించడానికి చాలా సులభమైన మోడల్ ఉంటుంది. ఈ వివరణలో, మేము చేస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 1, పరీక్ష సమీక్ష
కొత్త, కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరులో ఏ విచలనాలు గమనించబడ్డాయి?
కొత్త, చూడని డేటాపై మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరు శిక్షణ డేటాపై దాని పనితీరు నుండి వైదొలగవచ్చు. సాధారణీకరణ లోపాలు అని కూడా పిలువబడే ఈ విచలనాలు మోడల్ మరియు డేటాలోని అనేక కారణాల వల్ల ఉత్పన్నమవుతాయి. AutoML విజన్ సందర్భంలో, ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం Google క్లౌడ్ అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష