గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్లో ఉపయోగించే గ్రాఫ్ను ఎవరు నిర్మిస్తారు, ఇందులో నోడ్లు డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను సూచిస్తాయి?
గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికత, ఇందులో నోడ్లు డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను సూచించే గ్రాఫ్ను నిర్మించడం. టెన్సర్ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) సందర్భంలో, డేటా పాయింట్లు వాటి సారూప్యతలు లేదా సంబంధాల ఆధారంగా ఎలా కనెక్ట్ చేయబడతాయో నిర్వచించడం ద్వారా గ్రాఫ్ రూపొందించబడింది. ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అవలోకనం
వివిధ జాతుల సమూహాలచే సేకరించబడిన డేటాసెట్లు, ఉదాహరణకు ఆరోగ్య సంరక్షణలో, MLలో పరిగణనలోకి తీసుకుంటారా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకించి ఆరోగ్య సంరక్షణ సందర్భంలో, నమూనాలు మరియు అల్గారిథమ్ల అభివృద్ధిలో సరసత, ఖచ్చితత్వం మరియు చేరికను నిర్ధారించడానికి వివిధ జాతుల సమూహాలచే సేకరించబడిన డేటాసెట్ల పరిశీలన ఒక ముఖ్యమైన అంశం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి మరియు అవి ఉన్న డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డేటాను సూచించే ఫీచర్లు సంఖ్యా ఆకృతిలో ఉండాలి మరియు ఫీచర్ నిలువు వరుసలలో నిర్వహించాలా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ముఖ్యంగా క్లౌడ్లో శిక్షణ నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా సందర్భంలో, అభ్యాస ప్రక్రియ యొక్క విజయంలో డేటా ప్రాతినిధ్యం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటా యొక్క వ్యక్తిగత కొలవగల లక్షణాలు లేదా లక్షణాలు అయిన ఫీచర్లు సాధారణంగా ఫీచర్ నిలువు వరుసలలో నిర్వహించబడతాయి. ఇది ఉండగా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
డేటాను ప్రాసెస్ చేసి, బ్యాచ్ చేసిన తర్వాత ఫీచర్లు మరియు లేబుల్లు ఎలా సూచించబడతాయి?
TensorFlow హై-లెవల్ APIలను ఉపయోగించి డేటాను లోడ్ చేసే సందర్భంలో డేటా ప్రాసెస్ చేయబడిన మరియు బ్యాచ్ చేయబడిన తర్వాత, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో సమర్థవంతమైన శిక్షణ మరియు అనుమితిని సులభతరం చేసే నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో ఫీచర్లు మరియు లేబుల్లు సూచించబడతాయి. టెన్సర్ఫ్లో ఫీచర్లు మరియు లేబుల్లను నిర్వహించడానికి మరియు సూచించడానికి వివిధ మెకానిజమ్లను అందిస్తుంది, సౌలభ్యం మరియు వాడుకలో సౌలభ్యాన్ని అనుమతిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో హై-లెవల్ API లు, డేటాను లోడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
ట్యూరింగ్ మెషీన్లతో ప్రోగ్రామింగ్ చేసేటప్పుడు నిర్దిష్ట ఫార్మాట్లో డేటా లేదా జ్ఞానాన్ని సూచించడం ఎందుకు అవసరం?
గణన సంక్లిష్టత సిద్ధాంత రంగంలో, ప్రత్యేకంగా ట్యూరింగ్ యంత్రాలకు సంబంధించినది, అనేక ప్రాథమిక కారణాల వల్ల నిర్దిష్ట ఆకృతిలో డేటా లేదా జ్ఞానాన్ని సూచించడం అవసరం. ట్యూరింగ్ మెషీన్లు వియుక్త గణిత నమూనాలు, ఇవి ముందే నిర్వచించబడిన నియమాల సమితి ప్రకారం అనంతమైన టేప్పై చిహ్నాలను మార్చడం ద్వారా సమస్య పరిష్కారాలుగా పనిచేస్తాయి. ఇవి
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CCTF కంప్యూటేషనల్ కాంప్లెక్సిటీ థియరీ ఫండమెంటల్స్, ట్యూరింగ్ యంత్రాలు, ట్యూరింగ్ యంత్రాలను సమస్య పరిష్కారాలుగా, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియలో మొదటి దశ ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియలో మొదటి దశ సమస్యను నిర్వచించడం మరియు అవసరమైన డేటాను సేకరించడం. మొత్తం మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్కు పునాదిని ఏర్పరుస్తుంది కాబట్టి ఈ ప్రారంభ దశ చాలా కీలకం. చేతిలో ఉన్న సమస్యను స్పష్టంగా నిర్వచించడం ద్వారా, మనం ఉపయోగించాల్సిన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం రకాన్ని గుర్తించవచ్చు మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు, పరీక్ష సమీక్ష