CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
మాక్స్ పూలింగ్ అనేది కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ఒక క్లిష్టమైన ఆపరేషన్, ఇది ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపులో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల సందర్భంలో, ఫీచర్ మ్యాప్లను తగ్గించడానికి కన్వల్యూషనల్ లేయర్ల తర్వాత గరిష్ట పూలింగ్ వర్తించబడుతుంది, ఇది గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించేటప్పుడు ముఖ్యమైన లక్షణాలను నిలుపుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ప్రాథమిక ప్రయోజనం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, దుస్తులు చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి టెన్సార్ఫ్లోను ఉపయోగించడం
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
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పొరలో న్యూరాన్ల సంఖ్య పెరగడం వల్ల ఓవర్ఫిట్కి దారితీసే జ్ఞాపకశక్తి ప్రమాదాన్ని పెంచుతుందా?
ఒక కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ పొరలో న్యూరాన్ల సంఖ్యను పెంచడం వలన గుర్తుపెట్టుకునే ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉంటుంది, ఇది ఓవర్ఫిట్కి దారితీయవచ్చు. ఒక మోడల్ శిక్షణ డేటాలోని వివరాలను మరియు శబ్దాన్ని తెలుసుకున్నప్పుడు అది కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరును ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ఇది సాధారణ సమస్య
- 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
ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను దాదాపు 30 బిలియన్ వేరియబుల్స్ ఫంక్షన్తో పోల్చవచ్చా?
ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని నిజానికి దాదాపు 30 బిలియన్ వేరియబుల్స్ ఫంక్షన్తో పోల్చవచ్చు. ఈ పోలికను అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క ప్రాథమిక భావనలను మరియు మోడల్లో అధిక సంఖ్యలో పారామితులను కలిగి ఉండటం వల్ల కలిగే చిక్కులను లోతుగా పరిశోధించాలి. న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ప్రేరణ పొందిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల తరగతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
మెషిన్ లెర్నింగ్లో మనం ఆప్టిమైజేషన్లను ఎందుకు వర్తింపజేయాలి?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఆప్టిమైజేషన్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి, ఎందుకంటే అవి మోడల్ల పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి మాకు సహాయపడతాయి, చివరికి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలు మరియు వేగవంతమైన శిక్షణ సమయాలకు దారితీస్తాయి. కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా అధునాతన లోతైన అభ్యాసం, అత్యాధునిక ఫలితాలను సాధించడానికి ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు అవసరం. దరఖాస్తు చేయడానికి ప్రధాన కారణాలలో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, సర్వోత్తమీకరణం, యంత్ర అభ్యాసం కోసం ఆప్టిమైజేషన్
ఎక్కిళ్లు లేకుండా ఏకపక్షంగా పెద్ద డేటా సెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమేనా?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో పెద్ద డేటాసెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం ఒక సాధారణ పద్ధతి. అయినప్పటికీ, శిక్షణ ప్రక్రియలో డేటాసెట్ పరిమాణం సవాళ్లు మరియు సంభావ్య ఎక్కిళ్లను కలిగిస్తుందని గమనించడం ముఖ్యం. ఏకపక్షంగా పెద్ద డేటాసెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇచ్చే అవకాశం గురించి చర్చిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
మోడల్ శిక్షణలో గతంలో ఉపయోగించిన డేటాకు వ్యతిరేకంగా ML మోడల్ని పరీక్షించడం మెషిన్ లెర్నింగ్లో సరైన మూల్యాంకన దశగా ఉందా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మూల్యాంకన దశ అనేది దాని పనితీరు మరియు ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ను పరీక్షించడాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక క్లిష్టమైన దశ. మోడల్ను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, శిక్షణ దశలో మోడల్ చూడని డేటాను సాధారణంగా ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మూల్యాంకన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
మోడల్ యొక్క శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఇతర డేటాను ఉపయోగించడం అవసరమా?
యంత్ర అభ్యాస రంగంలో, నమూనాల శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం అదనపు డేటాను ఉపయోగించడం నిజంగా అవసరం. ఒకే డేటాసెట్ని ఉపయోగించి మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మూల్యాంకనం చేయడం సాధ్యమైనప్పటికీ, ఇతర డేటాను చేర్చడం వల్ల మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలు బాగా పెరుగుతాయి. లో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డేటాసెట్ పెద్దదైతే మూల్యాంకనం తక్కువ అవసరం, అంటే మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించిన డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం డేటాసెట్ యొక్క పెరిగిన పరిమాణంతో తగ్గించబడుతుందనేది సరైనదేనా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మూల్యాంకన ప్రక్రియలో డేటాసెట్ పరిమాణం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటాసెట్ పరిమాణం మరియు మూల్యాంకన అవసరాల మధ్య సంబంధం సంక్లిష్టమైనది మరియు వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించే డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం అనేది సాధారణంగా నిజం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
మోడల్ అతిగా అమర్చబడిందని ఎలా గుర్తించాలి?
మోడల్ ఓవర్ ఫిట్ చేయబడిందో లేదో గుర్తించడానికి, ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్లో దాని చిక్కులను అర్థం చేసుకోవాలి. శిక్షణ డేటాపై మోడల్ అనూహ్యంగా బాగా పనిచేసినప్పుడు, కొత్త, చూడని డేటాకు సాధారణీకరించడంలో విఫలమైనప్పుడు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఈ దృగ్విషయం మోడల్ యొక్క అంచనా సామర్థ్యానికి హానికరం మరియు పేలవమైన పనితీరుకు దారితీస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు