మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిధిలో డైలాజిక్ సహాయంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డైలాజిక్ సహాయం అనేది వినియోగదారులతో సంభాషణలలో పాల్గొనడం, వారి ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను అందించగల సిస్టమ్లను సృష్టించడం. ఈ సాంకేతికత చాట్బాట్లు, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు, కస్టమర్ సర్వీస్ అప్లికేషన్లు మరియు మరిన్నింటిలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో ప్రతి దృష్టాంతానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నమూనాలను నేర్చుకునేందుకు మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలుగా దానిని అధిక మొత్తంలో డేటాకు బహిర్గతం చేయడం ఉంటుంది. శిక్షణ దశలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పునరావృతాల శ్రేణికి లోనవుతుంది, ఇక్కడ అది కనిష్టీకరించడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
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
పర్యవేక్షించబడే, పర్యవేక్షించబడని మరియు ఉపబల అభ్యాస విధానాల మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
పర్యవేక్షించబడిన, పర్యవేక్షించబడని మరియు ఉపబల అభ్యాసం అనేది యంత్ర అభ్యాస రంగంలో మూడు విభిన్న విధానాలు. ప్రతి విధానం వివిధ రకాల సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నిర్దిష్ట లక్ష్యాలను సాధించడానికి వివిధ పద్ధతులు మరియు అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానాల మధ్య వ్యత్యాసాలను అన్వేషిద్దాం మరియు వాటి లక్షణాలు మరియు అనువర్తనాల గురించి సమగ్ర వివరణను అందిద్దాం. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం ఒక రకం
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
MLలో సమస్యను నిర్వచించడానికి సాధారణ అల్గారిథమ్ అంటే ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML)లో సమస్యను నిర్వచించడం అనేది ML పద్ధతులను ఉపయోగించి పరిష్కరించగలిగే విధంగా చేతిలో ఉన్న పనిని రూపొందించడానికి ఒక క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటా సేకరణ నుండి మోడల్ శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం వరకు మొత్తం ML పైప్లైన్కు పునాది వేస్తుంది కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా కీలకం. ఈ సమాధానంలో, మేము వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో మెషిన్ లెర్నింగ్పై కొన్ని సాహిత్య మూలాలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో కీలకమైన అంశం, ఎందుకంటే ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో మెషిన్ లెర్నింగ్పై సమగ్ర అవగాహన పొందడానికి, సంబంధిత సాహిత్య మూలాలను అన్వేషించడం చాలా అవసరం. ఈ ప్రతిస్పందనలో, నేను సాహిత్యం యొక్క వివరణాత్మక జాబితాను అందిస్తాను
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
చర్యను అంచనా వేయడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు ప్రతి గేమ్ పునరావృత సమయంలో చర్య ఎలా ఎంచుకోబడుతుంది?
ప్రతి గేమ్ పునరావృత సమయంలో చర్యను అంచనా వేయడానికి నాడీ నెట్వర్క్ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, నాడీ నెట్వర్క్ అవుట్పుట్ ఆధారంగా చర్య ఎంపిక చేయబడుతుంది. న్యూరల్ నెట్వర్క్ గేమ్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు సాధ్యమయ్యే చర్యలపై సంభావ్యత పంపిణీని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఎంచుకున్న చర్య దాని ఆధారంగా ఎంపిక చేయబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఓపెన్ AI తో ఆట ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం, నెట్వర్క్ను పరీక్షిస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
మీరు TensorFlow.jsతో సృష్టించగల ఇంటరాక్టివ్ అప్లికేషన్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
TensorFlow.js అనేది శక్తివంతమైన JavaScript లైబ్రరీ, ఇది డెవలపర్లను బ్రౌజర్లో లేదా Node.js సర్వర్లలో నేరుగా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. దాని విస్తృతమైన APIల సెట్తో, TensorFlow.js కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క సామర్థ్యాలను ప్రభావితం చేసే విస్తృత శ్రేణి ఇంటరాక్టివ్ అప్లికేషన్ల సృష్టిని అనుమతిస్తుంది. ఈ రంగంలో, అనేక ఉన్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, TensorFlow.js పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష