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
సహజ గ్రాఫ్లు అంటే ఏమిటి మరియు వాటిని న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చా?
సహజ గ్రాఫ్లు వాస్తవ ప్రపంచ డేటా యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాలు, ఇక్కడ నోడ్లు ఎంటిటీలను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు ఈ ఎంటిటీల మధ్య సంబంధాలను సూచిస్తాయి. ఈ గ్రాఫ్లు సాధారణంగా సోషల్ నెట్వర్క్లు, సైటేషన్ నెట్వర్క్లు, బయోలాజికల్ నెట్వర్క్లు మరియు మరిన్ని వంటి సంక్లిష్ట వ్యవస్థలను మోడల్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. సహజ గ్రాఫ్లు డేటాలో ఉన్న క్లిష్టమైన నమూనాలు మరియు డిపెండెన్సీలను సంగ్రహిస్తాయి, వాటిని వివిధ యంత్రాలకు విలువైనవిగా చేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ
TensorFlow అంటే ఏమిటి?
TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లను అనుమతించేలా ఇది రూపొందించబడింది. టెన్సర్ఫ్లో ప్రత్యేకించి దాని సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కోసం ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది రెండింటికీ ప్రసిద్ధ ఎంపిక
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని శిక్షణను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో ఒకరికి ఎలా తెలుసు?
పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది రెండు ప్రాథమిక రకాల మెషీన్ లెర్నింగ్ నమూనాలు, ఇవి డేటా యొక్క స్వభావం మరియు చేతిలో ఉన్న పని యొక్క లక్ష్యాల ఆధారంగా విభిన్న ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. సమర్థవంతమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడంలో పర్యవేక్షించబడే శిక్షణ మరియు పర్యవేక్షించబడని శిక్షణను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. ఈ రెండు విధానాల మధ్య ఎంపిక ఆధారపడి ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
ఈ ట్యుటోరియల్ సిరీస్తో పాటు అనుసరించడానికి పైథాన్ 3 గురించి ప్రాథమిక అవగాహన కలిగి ఉండాలని ఎందుకు సిఫార్సు చేయబడింది?
అనేక కారణాల వల్ల పైథాన్తో ప్రాక్టికల్ మెషీన్ లెర్నింగ్పై ఈ ట్యుటోరియల్ సిరీస్తో పాటుగా పైథాన్ 3 గురించి ప్రాథమిక అవగాహన కలిగి ఉండటం చాలా సిఫార్సు చేయబడింది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ రంగంలో పైథాన్ అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఒకటి. ఇది దాని సరళత, పఠనీయత మరియు విస్తృతమైన లైబ్రరీల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్తో ప్రాక్టికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలో డేటాను రూపొందించడం ఎందుకు ముఖ్యమైన దశ?
TensorFlowని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలో డేటాను రూపొందించడం అనేది ఒక ముఖ్యమైన దశ. ఈ ప్రక్రియలో ముడి డేటాను మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు అనువైన ఫార్మాట్లోకి మార్చడం ఉంటుంది. డేటాను సిద్ధం చేయడం మరియు ఆకృతి చేయడం ద్వారా, అది స్థిరమైన మరియు వ్యవస్థీకృత నిర్మాణంలో ఉందని మేము నిర్ధారించగలము, ఇది ఖచ్చితమైన మోడల్ శిక్షణ కోసం కీలకమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనాలను ఎలా చేస్తుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాలను ఉపయోగించడం ద్వారా కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనాలను రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) ల్యాబ్ల సందర్భంలో, ఈ ప్రక్రియ Cloud ML ఇంజిన్తో శక్తివంతమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా సులభతరం చేయబడింది. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎలా అంచనాలను చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, క్లౌడ్ ML ఇంజిన్తో యంత్ర అభ్యాసం, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ వర్క్లోడ్లను అమలు చేయడానికి నిరంతర డిస్క్లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
క్లౌడ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ వర్క్లోడ్లను అమలు చేయడానికి పెర్సిస్టెంట్ డిస్క్లు విలువైన వనరు. ఈ డిస్క్లు డేటా సైంటిస్టులు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాక్టీషనర్ల ఉత్పాదకత మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచే అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ప్రయోజనాలను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము, దీని ఆధారంగా వాటి ఉపదేశ విలువకు సంబంధించిన సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, ఉత్పాదక డేటా సైన్స్ కోసం నిరంతర డిస్క్, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ వర్క్లోడ్ల కోసం Google క్లౌడ్ స్టోరేజ్ (GCS)ని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
Google Cloud Storage (GCS) మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ వర్క్లోడ్ల కోసం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. GCS అనేది పెద్ద మొత్తంలో డేటా కోసం సురక్షితమైన మరియు మన్నికైన నిల్వను అందించే స్కేలబుల్ మరియు అత్యంత అందుబాటులో ఉన్న వస్తువు నిల్వ సేవ. ఇది ఇతర Google క్లౌడ్ సేవలతో సజావుగా ఏకీకృతం చేయడానికి రూపొందించబడింది, ఇది నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి శక్తివంతమైన సాధనంగా మారుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, ఉత్పాదక డేటా సైన్స్ కోసం నిరంతర డిస్క్, పరీక్ష సమీక్ష
డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోల పరంగా డీప్ లెర్నింగ్ VMలను ఉపయోగించి Colabని మరింత కంప్యూట్ పవర్తో అప్గ్రేడ్ చేయడం ఎందుకు ప్రయోజనకరం?
డీప్ లెర్నింగ్ VMలను ఉపయోగించి మరింత కంప్యూటింగ్ పవర్తో Colabని అప్గ్రేడ్ చేయడం వల్ల డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోలకు అనేక ప్రయోజనాలను పొందవచ్చు. ఈ మెరుగుదల మరింత సమర్థవంతమైన మరియు వేగవంతమైన గణనను అనుమతిస్తుంది, పెద్ద డేటాసెట్లతో సంక్లిష్ట నమూనాలను శిక్షణ మరియు అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది, చివరికి మెరుగైన పనితీరు మరియు ఉత్పాదకతకు దారి తీస్తుంది. అప్గ్రేడ్ చేయడం యొక్క ప్రాథమిక ప్రయోజనాల్లో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, కోలాబ్ను మరింత కంప్యూట్తో అప్గ్రేడ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష