లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పటికీ పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లు లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా వినియోగాన్ని కలిగి ఉండనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మోడల్ ఇంకా శిక్షణ ప్రక్రియను పొందవలసి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
మెషిన్ లెర్నింగ్లో మీన్ షిఫ్ట్ క్లస్టరింగ్ యొక్క కొన్ని అప్లికేషన్లు ఏమిటి?
మీన్ షిఫ్ట్ క్లస్టరింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఒక ప్రసిద్ధ అల్గారిథమ్, ఇది పర్యవేక్షించబడని క్లస్టరింగ్ పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది కంప్యూటర్ విజన్, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, డేటా అనాలిసిస్ మరియు ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్తో సహా వివిధ డొమైన్లలో వివిధ అప్లికేషన్లను కలిగి ఉంది. ఈ సమాధానంలో, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్లో మీన్ షిఫ్ట్ క్లస్టరింగ్ యొక్క కొన్ని కీ అప్లికేషన్లను అన్వేషిస్తాము.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు మీన్ షిఫ్ట్, మీన్ షిఫ్ట్ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
యూక్లిడియన్ దూరం అంటే ఏమిటి మరియు యంత్ర అభ్యాసంలో ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
యూక్లిడియన్ దూరం అనేది గణితంలో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది యూక్లిడియన్ ప్రదేశంలో రెండు బిందువుల మధ్య సరళ రేఖ దూరం యొక్క కొలత. మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, డేటా పాయింట్ల మధ్య సారూప్యత లేదా అసమానతను లెక్కించడానికి యూక్లిడియన్ దూరం ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, యూక్లిడియన్ దూరం, పరీక్ష సమీక్ష
ఉత్పత్తి ML విస్తరణల కోసం ML ఇంజనీరింగ్లో గ్రౌండ్ ట్రూత్ మరియు డేటాను మార్చడం ద్వారా ఎదురయ్యే సవాళ్లను TFX ఎలా పరిష్కరిస్తుంది?
TFX (TensorFlow Extended) అనేది ML ఇంజినీరింగ్లో ఉత్పత్తి ML విస్తరణల కోసం గ్రౌండ్ ట్రూత్ మరియు డేటాను మార్చడం ద్వారా ఎదురయ్యే సవాళ్లను పరిష్కరించే శక్తివంతమైన ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది ఈ సవాళ్లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు ఉత్పత్తిలో ML మోడల్ల సజావుగా పనిచేసేలా చేయడానికి సమగ్ర సాధనాలు మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాలను అందిస్తుంది. కీలక సవాళ్లలో ఒకటి