స్కేల్లో సర్వర్లెస్ అంచనాల కోసం Google క్లౌడ్లో AI మోడల్లను తయారు చేయడం ఎలా ప్రారంభించవచ్చు?
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మోడల్లను రూపొందించే ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించడానికి, అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ దశల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం, Google క్లౌడ్ యొక్క AI సేవలతో తమను తాము పరిచయం చేసుకోవడం, అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం, సిద్ధం చేయడం మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ని ఎలా నిర్మించాలి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో మోడల్ను రూపొందించడానికి, మీరు వివిధ భాగాలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక వర్క్ఫ్లోను అనుసరించాలి. ఈ భాగాలు మీ డేటాను సిద్ధం చేయడం, మీ మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు దానికి శిక్షణ ఇవ్వడం వంటివి ఉంటాయి. ప్రతి దశను మరింత వివరంగా పరిశీలిద్దాం. 1. డేటాను సిద్ధం చేయడం: మోడల్ను సృష్టించే ముందు, మీది సిద్ధం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసం కోసం Google సాధనాలు, గూగుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ అవలోకనం
ఎందుకు మూల్యాంకనం శిక్షణ కోసం 80% మరియు మూల్యాంకనం కోసం 20% కానీ వ్యతిరేకం కాదు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో శిక్షణకు 80% వెయిటేజీ మరియు మూల్యాంకనానికి 20% వెయిటేజీని కేటాయించడం అనేది అనేక అంశాల ఆధారంగా వ్యూహాత్మక నిర్ణయం. ఈ పంపిణీ అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు మోడల్ పనితీరు యొక్క ఖచ్చితమైన మూల్యాంకనాన్ని నిర్ధారించడం మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము కారణాలను పరిశీలిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
TensorFlow.js మోడల్లతో శిక్షణ మరియు అంచనా వేయడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
TensorFlow.js మోడల్లతో శిక్షణ మరియు అంచనా వేయడం అనేది బ్రౌజర్లో లోతైన అభ్యాస నమూనాల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను ప్రారంభించే అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియ డేటా తయారీ, మోడల్ సృష్టి, శిక్షణ మరియు అంచనాలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ప్రతి దశను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము, ప్రక్రియ యొక్క సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము. 1. డేటా తయారీ: ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, TensorFlow.js తో బ్రౌజర్లో లోతైన అభ్యాసం, పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం మేము నిఘంటువులను ఎలా నింపాలి?
పైథాన్ని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒకరి స్వంత K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేసే సందర్భంలో రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం నిఘంటువులను నింపడానికి, మేము ఒక క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ ప్రక్రియలో KNN అల్గారిథమ్ ద్వారా ఉపయోగించబడే మా డేటాను తగిన ఫార్మాట్లోకి మార్చడం ఉంటుంది. మొదట, అర్థం చేసుకుందాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ కోసం డేటాసెట్ చివరిలో సూచనలను జోడించే ప్రక్రియ ఏమిటి?
రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ కోసం డేటాసెట్ చివరిలో సూచనలను జోడించే ప్రక్రియలో చారిత్రక డేటా ఆధారంగా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించే లక్ష్యంతో అనేక దశలు ఉంటాయి. రిగ్రెషన్ ఫోర్కాస్టింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లోని ఒక టెక్నిక్, ఇది స్వతంత్ర మరియు డిపెండెంట్ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధం ఆధారంగా నిరంతర విలువలను అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, మేము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, తిరోగమన, రిగ్రెషన్ అంచనా మరియు అంచనా, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేయడం ఎందుకు సరైనది?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం డేటాసెట్ను సరిగ్గా సిద్ధం చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది. బాగా సిద్ధం చేయబడిన డేటాసెట్ మోడల్లు సమర్థవంతంగా నేర్చుకోగలదని మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేయగలదని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో డేటా సేకరణ, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా ఆగ్మెంటేషన్ వంటి అనేక కీలక దశలు ఉంటాయి. మొదట, డేటా సేకరణ కీలకమైనది ఎందుకంటే ఇది పునాదిని అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
డాక్యుమెంట్ క్లాసిఫికేషన్ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించడంలో ఎలాంటి దశలు ఉన్నాయి?
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) మోడల్ను రూపొందించడం అనేది అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన నమూనాను నిర్మించడంలో కీలకమైనది. ఈ వివరణలో, అటువంటి నమూనాను నిర్మించే వివరణాత్మక ప్రక్రియను మేము పరిశీలిస్తాము, ప్రతి దశను సమగ్రంగా అర్థం చేసుకుంటాము. దశ 1: డేటా తయారీ మొదటి దశ సేకరించడం మరియు
వినియోగదారులు వారి శిక్షణ డేటాను AutoML పట్టికలలోకి ఎలా దిగుమతి చేసుకోవచ్చు?
శిక్షణ డేటాను AutoML పట్టికలలోకి దిగుమతి చేయడానికి, వినియోగదారులు డేటాను సిద్ధం చేయడం, డేటాసెట్ను సృష్టించడం మరియు డేటాను AutoML టేబుల్ల సేవకు అప్లోడ్ చేయడం వంటి దశల శ్రేణిని అనుసరించవచ్చు. AutoML టేబుల్స్ అనేది Google క్లౌడ్ అందించిన మెషీన్ లెర్నింగ్ సేవ, ఇది వినియోగదారులు లేకుండా కస్టమ్ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సృష్టించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, ఆటోఎంఎల్ టేబుల్స్, పరీక్ష సమీక్ష
పాండాస్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మా డేటాను సిద్ధం చేయడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో విజయం సాధించడంలో డేటా తయారీ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. పాండాస్ లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడంలో అనేక దశలు ఉంటాయి. ఈ దశల్లో డేటా లోడింగ్, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఉన్నాయి. మొదటి అడుగు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 1, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2