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
డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను ఉపయోగించి నమూనాల శిక్షణ మరియు నమూనాలను సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో
ఎస్టిమేటర్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఎస్టిమేటర్ అల్గోరిథం ఒక ప్రాథమిక భాగం. ఇన్పుట్ లక్షణాలు మరియు అవుట్పుట్ లేబుల్ల మధ్య సంబంధాలను అంచనా వేయడం ద్వారా శిక్షణ మరియు అంచనా ప్రక్రియలలో ఇది కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అందించడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి అంచనాలు ఉపయోగించబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
అంచనాలు ఏమిటి?
గమనించిన డేటా ఆధారంగా తెలియని పారామితులు లేదా ఫంక్షన్లను అంచనా వేయడానికి ఎస్టిమేటర్లు బాధ్యత వహిస్తారు కాబట్టి మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి అంచనా వేసేవారు ఉపయోగించబడతారు. ఈ సమాధానంలో, మేము అంచనా వేసేవారి భావనను పరిశీలిస్తాము, వారి గురించి వివరిస్తాము
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కాగ్నిటివ్ మరియు హ్యూరిస్టిక్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్, కాగ్నిటివ్ లెర్నింగ్ మరియు హ్యూరిస్టిక్ లెర్నింగ్ అన్నీ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలోని విధానాలు, ఇవి మెషీన్లు నేర్చుకోవడానికి మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. వారు కొన్ని సారూప్యతలను పంచుకున్నప్పటికీ, ఈ విధానాల మధ్య విభిన్న తేడాలు ఉన్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది AI యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది అల్గారిథమ్లు మరియు నమూనాల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
సమస్యల రకాల కోసం: లక్ష్యం, షరతులు, అంటే, మనకు ఒక మూలకం తెలియకపోతే, మెషీన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగిస్తాము మరియు రెండు అంశాలు తెలియకపోతే, మనం మెషీన్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగించలేము?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, సమస్యల రకాలను మూడు ప్రధాన అంశాలుగా వర్గీకరించవచ్చు: లక్ష్యం, పరిస్థితులు మరియు సాధనాలు. ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించడం యొక్క అనుకూలతను నిర్ణయించడంలో ఈ అంశాల్లో ప్రతి ఒక్కటి కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. అయితే, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ యొక్క నిర్వచనం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ అనేది గణిత ప్రాతినిధ్యాన్ని లేదా అల్గారిథమ్ను సూచిస్తుంది, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందుతుంది. ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ నుండి నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వరకు వివిధ అప్లికేషన్లలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. లో
Google క్లౌడ్ ఇంజనీరింగ్ మద్దతుకు సమస్యను నివేదించేటప్పుడు నిర్దిష్ట సమయాలను అందించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
Google క్లౌడ్ ఇంజనీరింగ్ మద్దతుకు సమస్యను నివేదించేటప్పుడు, అనేక కారణాల కోసం నిర్దిష్ట సమయాలను అందించడం చాలా కీలకం. ఈ అభ్యాసం GCP సపోర్ట్ కేస్ మేనేజ్మెంట్లో ఉత్తమ అభ్యాసంగా పరిగణించబడుతుంది మరియు సమర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన ట్రబుల్షూటింగ్ మరియు రిజల్యూషన్ను నిర్ధారించడంలో ఇది ముఖ్యమైన ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది. నిర్దిష్ట సమయాలను అందించడం ద్వారా, వినియోగదారులు మద్దతు బృందాన్ని విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తారు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP మద్దతు, GCP సపోర్ట్ కేస్ బెస్ట్ ప్రాక్టీసెస్, పరీక్ష సమీక్ష
Google క్లౌడ్ కస్టమర్ కేర్ పోర్ట్ఫోలియో యొక్క ప్రధాన ఆఫర్లు ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ కస్టమర్ కేర్ పోర్ట్ఫోలియో Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) వినియోగదారులకు సమగ్ర మద్దతు మరియు సహాయాన్ని అందించడానికి రూపొందించబడిన విస్తృత శ్రేణి ఆఫర్లను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ఆఫర్లు కస్టమర్లు GCP యొక్క సామర్థ్యాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోగలరని, వారు ఎదుర్కొనే ఏవైనా సాంకేతిక సమస్యలను పరిష్కరించగలరని మరియు అవసరమైనప్పుడు నిపుణుల మార్గదర్శకత్వాన్ని పొందగలరని నిర్ధారించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు.
Google క్లౌడ్ వీడియో ఇంటెలిజెన్స్ని ఉపయోగించి మీరు మీ వీడియోలను శోధించగలిగేలా మరియు కనుగొనగలిగేలా ఎలా చేయవచ్చు?
Google క్లౌడ్ వీడియో ఇంటెలిజెన్స్ని ఉపయోగించి మీ వీడియోలను శోధించగలిగేలా మరియు కనుగొనగలిగేలా చేయడానికి, మీరు ప్లాట్ఫారమ్ అందించిన శక్తివంతమైన ఫీచర్లు మరియు సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. Google క్లౌడ్ వీడియో ఇంటెలిజెన్స్ మీ వీడియోల కంటెంట్ను స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించడం మరియు మెటాడేటాను రూపొందించడం ద్వారా వాటి నుండి చర్య తీసుకోగల అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఈ మెటాడేటా శోధన సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, గూగుల్ క్లౌడ్ వీడియో ఇంటెలిజెన్స్, పరీక్ష సమీక్ష