అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, అల్గోరిథం పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను నిర్ణయించడంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన పారామీటర్లు. వారు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకోలేదు; బదులుగా, వారు అభ్యాస ప్రక్రియను నియంత్రిస్తారు. దీనికి విరుద్ధంగా, శిక్షణ సమయంలో బరువులు వంటి మోడల్ పారామితులు నేర్చుకుంటారు
ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ఏదైనా ప్రాజెక్ట్ విజయవంతం కావడానికి తగిన అల్గారిథమ్ని ఎంచుకోవడం చాలా కీలకం. ఎంచుకున్న అల్గోరిథం నిర్దిష్ట పనికి తగినది కానప్పుడు, అది ఉపశీర్షిక ఫలితాలు, పెరిగిన గణన ఖర్చులు మరియు వనరుల అసమర్థ వినియోగానికి దారి తీస్తుంది. అందువల్ల, కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం
చోమ్స్కీ వ్యాకరణం సాధారణ రూపం ఎల్లప్పుడూ నిర్ణయించదగినదేనా?
చోమ్స్కీ నార్మల్ ఫారమ్ (CNF) అనేది నోమ్ చోమ్స్కీచే పరిచయం చేయబడిన సందర్భ-రహిత వ్యాకరణాల యొక్క నిర్దిష్ట రూపం, ఇది గణన సిద్ధాంతం మరియు భాషా ప్రాసెసింగ్లోని వివిధ రంగాలలో అత్యంత ఉపయోగకరంగా ఉంటుందని నిరూపించబడింది. గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంతం మరియు నిర్ణయాత్మకత సందర్భంలో, చోమ్స్కీ యొక్క వ్యాకరణ సాధారణ రూపం మరియు దాని సంబంధం యొక్క చిక్కులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, సందర్భం సున్నితమైన భాషలు, చోమ్స్కీ సాధారణ రూపం
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది సంక్లిష్ట డేటాను స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు సమాచార నిర్ణయాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి యంత్రాలను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
ML అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ML అల్గారిథమ్లు డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి, ఆపై సమాచారాన్ని అందించడానికి ఈ జ్ఞానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
పైథాన్లో యూక్లిడియన్ దూరాన్ని ఎలా అమలు చేయవచ్చు?
యూక్లిడియన్ దూరం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు k-సమీప పొరుగువారు, క్లస్టరింగ్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు వంటి వివిధ అల్గారిథమ్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది బహుమితీయ స్థలంలో రెండు పాయింట్ల మధ్య సరళ రేఖ దూరాన్ని కొలుస్తుంది. పైథాన్లో, యూక్లిడియన్ దూరాన్ని అమలు చేయడం సాపేక్షంగా సూటిగా ఉంటుంది మరియు ప్రాథమిక గణిత కార్యకలాపాలను ఉపయోగించి చేయవచ్చు. లెక్కించేందుకు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, యూక్లిడియన్ దూరం, పరీక్ష సమీక్ష
ప్రతి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ కవర్ చేయబడే మూడు దశలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా పైథాన్తో మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో, ప్రతి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ను కవర్ చేయడంలో సాధారణంగా మూడు ప్రాథమిక దశలు అనుసరించబడతాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఈ దశలు అవసరం. వారు నమూనాలను నిర్మించడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడానికి నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అందిస్తారు, అభ్యాసకులకు వీలు కల్పిస్తారు
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ కవరేజీలో థియరీ స్టెప్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ కవరేజ్లోని థియరీ స్టెప్ యొక్క ఉద్దేశ్యం మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అంతర్లీన భావనలు మరియు సూత్రాల కోసం అవగాహన యొక్క బలమైన పునాదిని అందించడం. అభ్యాసకులు వారు ఉపయోగిస్తున్న అల్గారిథమ్ల వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతంపై సమగ్ర అవగాహన కలిగి ఉండేలా ఈ దశ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. లోతుగా పరిశోధించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్తో ప్రాక్టికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ని ఉపయోగించి టిక్-టాక్-టో గేమ్లో విజేతను ఎలా నిర్ణయించవచ్చు?
పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ని ఉపయోగించి టిక్-టాక్-టో గేమ్లో విజేతను నిర్ణయించడానికి, మేము క్షితిజ సమాంతర విజేతను లెక్కించడానికి ఒక పద్ధతిని అమలు చేయాలి. Tic-tac-toe అనేది 3×3 గ్రిడ్లో ఆడే ఇద్దరు ఆటగాళ్ల గేమ్. ప్రతి క్రీడాకారుడు ఒక చతురస్రాన్ని వారి గుర్తుతో, సాధారణంగా 'X' లేదా 'O'తో మార్కింగ్ చేస్తాడు. వాటిలో మూడింటిని పొందడమే లక్ష్యం
- ప్రచురింపబడి కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్, EITC/CP/PPF పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఫండమెంటల్స్, పైథాన్లో అభివృద్ధి చెందుతోంది, క్షితిజ సమాంతర విజేతను లెక్కిస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
ఇన్పుట్ పరిమాణం మరియు సమయ సంక్లిష్టత మధ్య సంబంధాన్ని వివరించండి మరియు చిన్న మరియు పెద్ద ఇన్పుట్ పరిమాణాల కోసం వివిధ అల్గారిథమ్లు వివిధ ప్రవర్తనలను ఎలా ప్రదర్శిస్తాయో వివరించండి.
ఇన్పుట్ పరిమాణం మరియు సమయ సంక్లిష్టత మధ్య సంబంధం గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంతంలో ఒక ప్రాథమిక భావన. సమయ సంక్లిష్టత అనేది ఇన్పుట్ పరిమాణం యొక్క విధిగా సమస్యను పరిష్కరించడానికి అల్గోరిథం కోసం పట్టే సమయాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది అమలు చేయడానికి అల్గోరిథం ద్వారా అవసరమైన వనరుల అంచనాను అందిస్తుంది, ప్రత్యేకంగా
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, సంక్లిష్టత, సమయం సంక్లిష్టత మరియు పెద్ద- O సంజ్ఞామానం, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2