నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక పెద్ద డేటాసెట్, ముఖ్యంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో, పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతలో విస్తృతమైన డేటా సేకరణను సూచిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో పెద్ద డేటాసెట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఉంది. డేటాసెట్ పెద్దగా ఉన్నప్పుడు, అది కలిగి ఉంటుంది
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ శిక్షణ కోసం డేటాసెట్లను సేకరించే పద్ధతులు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ శిక్షణ కోసం డేటాసెట్లను సేకరించడానికి అనేక పద్ధతులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ విజయంలో ఈ పద్ధతులు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి, శిక్షణ కోసం ఉపయోగించే డేటా నాణ్యత మరియు పరిమాణం మోడల్ పనితీరును నేరుగా ప్రభావితం చేస్తాయి. మాన్యువల్ డేటా సేకరణ, వెబ్తో సహా డేటాసెట్ సేకరణకు వివిధ విధానాలను అన్వేషిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
విభిన్నమైన మరియు ప్రాతినిధ్య డేటాసెట్ను కలిగి ఉండటం లోతైన అభ్యాస నమూనా యొక్క శిక్షణకు ఎలా దోహదపడుతుంది?
వైవిధ్యమైన మరియు ప్రాతినిధ్య డేటాసెట్ను కలిగి ఉండటం లోతైన అభ్యాస నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి కీలకమైనది, ఎందుకంటే ఇది దాని మొత్తం పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలకు బాగా దోహదపడుతుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కేరాస్తో లోతైన అభ్యాసం, శిక్షణ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు వైవిధ్యం విజయంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి
చాట్బాట్ డేటాసెట్ బఫరింగ్ ప్రాసెస్లో మనం కౌంటర్లు `row_counter` మరియు `పెయిర్డ్_రోస్` ఎలా ప్రారంభించాలి?
చాట్బాట్ డేటాసెట్ బఫరింగ్ ప్రాసెస్లో `row_counter` మరియు `పెయిర్డ్_రోస్` కౌంటర్లను ప్రారంభించడానికి, మేము క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ కౌంటర్లను ప్రారంభించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం డేటాసెట్లోని అడ్డు వరుసల సంఖ్య మరియు జతల డేటా సంఖ్యను ట్రాక్ చేయడం. డేటా వంటి వివిధ పనులకు ఈ సమాచారం కీలకం
చాట్బాట్ శిక్షణ కోసం Reddit డేటాసెట్ను పొందే ఎంపికలు ఏమిటి?
Reddit ప్లాట్ఫారమ్లో లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించి చాట్బాట్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాసెట్ను పొందడం అనేది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లకు విలువైన వనరు. రెడ్డిట్ అనేది సోషల్ మీడియా ప్లాట్ఫారమ్, ఇది విస్తృత శ్రేణి అంశాలపై అనేక చర్చలను నిర్వహిస్తుంది, ఇది శిక్షణ డేటాకు ఆదర్శవంతమైన మూలం. లో
రెండు తరగతులు మరియు వాటి సంబంధిత లక్షణాలతో కూడిన డేటాసెట్ను నిర్వచించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
రెండు తరగతులు మరియు వాటి సంబంధిత లక్షణాలతో కూడిన డేటాసెట్ను నిర్వచించడం యంత్ర అభ్యాస రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ వంటి అల్గారిథమ్లను అమలు చేస్తున్నప్పుడు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అంతర్లీనంగా ఉన్న ప్రాథమిక భావనలు మరియు సూత్రాలను పరిశీలించడం ద్వారా ఈ ప్రయోజనం అర్థం చేసుకోవచ్చు. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు నేర్చుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం నిర్వచించడం, పరీక్ష సమీక్ష
డయాగ్నోస్టిక్ విస్కాన్సిన్ బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ డేటాబేస్లో ఒక్కో సెల్కి ఎన్ని ఫీచర్లు సంగ్రహించబడ్డాయి?
డయాగ్నోస్టిక్ విస్కాన్సిన్ బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ డేటాబేస్ (DWBCD) అనేది వైద్య పరిశోధన మరియు యంత్ర అభ్యాస రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే డేటాసెట్. ఇది రొమ్ము ద్రవ్యరాశి యొక్క ఫైన్ నీడిల్ ఆస్పిరేట్స్ (FNAs) యొక్క డిజిటైజ్ చేయబడిన చిత్రాల నుండి సంగ్రహించబడిన వివిధ లక్షణాలను కలిగి ఉంది, ఈ ద్రవ్యరాశిని నిరపాయమైన లేదా ప్రాణాంతకమైనవిగా వర్గీకరించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. భవనం సందర్భంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, గూగుల్ సహకారంలో టెన్సార్ ఫ్లో, కోలాబ్లో టెన్సార్ఫ్లోతో లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ను నిర్మించడం, పరీక్ష సమీక్ష
వస్తువులను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ఫ్యాషన్ MNIST డేటాసెట్ను ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
ఆబ్జెక్ట్లను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ఫ్యాషన్ MNIST డేటాసెట్ను ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం, కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల పనితీరును అంచనా వేయడానికి ప్రామాణికమైన మరియు విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన బెంచ్మార్క్ను అందించడం. ఈ డేటాసెట్ సాంప్రదాయ MNIST డేటాసెట్కి ప్రత్యామ్నాయంగా పనిచేస్తుంది, ఇందులో చేతివ్రాత ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో పరిచయం, ML తో ప్రాథమిక కంప్యూటర్ దృష్టి, పరీక్ష సమీక్ష
Google Cloud Storageకి అప్లోడ్ చేయబడిన ఫైల్ని ఉపయోగించి BigQueryలో పట్టికను సృష్టించడానికి దశలు ఏమిటి?
Google Cloud Storageకి అప్లోడ్ చేయబడిన ఫైల్ని ఉపయోగించి BigQueryలో పట్టికను సృష్టించడానికి, మీరు దశల శ్రేణిని అనుసరించాలి. ఈ ప్రక్రియ మీరు Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి మరియు పెద్ద డేటాసెట్లను విశ్లేషించడానికి BigQuery యొక్క సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. స్థానిక డేటాను BigQueryలోకి లోడ్ చేయడం ద్వారా, మీరు మీని సమర్ధవంతంగా నిర్వహించవచ్చు మరియు ప్రశ్నించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, వెబ్ UI ని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను బిగ్క్యూరీలోకి లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
మీరు BigQueryలో కొత్త డేటా సెట్ను ఎలా సృష్టించగలరు?
Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP)లోని వెబ్ UIని ఉపయోగించి BigQueryలో కొత్త డేటా సెట్ని సృష్టించడానికి, మీరు మీ డేటాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే దశల శ్రేణిని అనుసరించవచ్చు. BigQuery అనేది పూర్తిగా నిర్వహించబడే, సర్వర్లెస్ డేటా వేర్హౌస్, ఇది పెద్ద డేటాసెట్లకు వ్యతిరేకంగా SQL-వంటి ప్రశ్నలను వేగంగా అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అది
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, GCP తో ప్రారంభించడం, వెబ్ UI ని ఉపయోగించి స్థానిక డేటాను బిగ్క్యూరీలోకి లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష