న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు ద్వారా ప్రేరణ పొందిన గణన నమూనా. ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రాథమిక భాగం, ప్రత్యేకంగా యంత్ర అభ్యాస రంగంలో. డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లు రూపొందించబడ్డాయి, వాటిని అంచనాలు వేయడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు పరిష్కరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
ఏ డేటా నమూనాకు ఏ అల్గారిథమ్ అనుకూలంగా ఉంటుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన ఫలితాలను సాధించడానికి నిర్దిష్ట డేటా నమూనా కోసం అత్యంత అనుకూలమైన అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడం చాలా కీలకం. నిర్దిష్ట రకాల డేటా నమూనాలను నిర్వహించడానికి వివిధ అల్గారిథమ్లు రూపొందించబడ్డాయి మరియు వాటి లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును బాగా మెరుగుపరుస్తుంది. వివిధ అల్గారిథమ్లను అన్వేషిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం వంటి లోతైన అభ్యాసాన్ని అన్వయించవచ్చా?
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం అని అర్థం చేసుకోవచ్చు. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది బహుళ పొరలతో కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంపై దృష్టి పెడుతుంది, దీనిని డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అని కూడా పిలుస్తారు. ఈ నెట్వర్క్లు డేటా యొక్క క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి, వాటిని ఎనేబుల్ చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి
మోడల్ అతిగా అమర్చబడిందని ఎలా గుర్తించాలి?
మోడల్ ఓవర్ ఫిట్ చేయబడిందో లేదో గుర్తించడానికి, ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్లో దాని చిక్కులను అర్థం చేసుకోవాలి. శిక్షణ డేటాపై మోడల్ అనూహ్యంగా బాగా పనిచేసినప్పుడు, కొత్త, చూడని డేటాకు సాధారణీకరించడంలో విఫలమైనప్పుడు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఈ దృగ్విషయం మోడల్ యొక్క అంచనా సామర్థ్యానికి హానికరం మరియు పేలవమైన పనితీరుకు దారితీస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
ఇన్పుట్ ఛానెల్ల సంఖ్య (nn.Conv1d యొక్క 2వ పరామితి) అంటే ఏమిటి?
PyTorchలో nn.Conv2d ఫంక్షన్ యొక్క మొదటి పరామితి అయిన ఇన్పుట్ ఛానెల్ల సంఖ్య, ఇన్పుట్ ఇమేజ్లోని ఫీచర్ మ్యాప్లు లేదా ఛానెల్ల సంఖ్యను సూచిస్తుంది. ఇది చిత్రం యొక్క "రంగు" విలువల సంఖ్యతో నేరుగా సంబంధం కలిగి ఉండదు, కానీ విభిన్న లక్షణాలు లేదా నమూనాల సంఖ్యను సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్
ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ఎప్పుడు జరుగుతుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా అధునాతన డీప్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో, మరింత ప్రత్యేకంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో, ఈ ఫీల్డ్ యొక్క పునాదులలో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అనేది ఒక నిర్దిష్ట డేటాసెట్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు బాగా శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు ఉత్పన్నమయ్యే ఒక దృగ్విషయం, అది అతిగా ప్రత్యేకత పొందుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ పునాదులు
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు కృత్రిమ మేధస్సు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ప్రాథమిక అంశాలు. అవి మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు కార్యాచరణ ద్వారా ప్రేరణ పొందిన శక్తివంతమైన నమూనాలు, సంక్లిష్ట డేటా నుండి నేర్చుకోగల మరియు అంచనాలు చేయగలవు. న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన కృత్రిమ న్యూరాన్లతో కూడిన గణన నమూనా, దీనిని కూడా పిలుస్తారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో మెషిన్ లెర్నింగ్పై కొన్ని సాహిత్య మూలాలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో కీలకమైన అంశం, ఎందుకంటే ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో మెషిన్ లెర్నింగ్పై సమగ్ర అవగాహన పొందడానికి, సంబంధిత సాహిత్య మూలాలను అన్వేషించడం చాలా అవసరం. ఈ ప్రతిస్పందనలో, నేను సాహిత్యం యొక్క వివరణాత్మక జాబితాను అందిస్తాను
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
DNNకి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఏమిటి?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN)కి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు రెండూ ఉంటాయి. వీటిని అర్థం చేసుకోవడానికి, DNNలు అంటే ఏమిటి మరియు అవి ఎలా పనిచేస్తాయి అనే దానిపై స్పష్టమైన అవగాహన కలిగి ఉండటం ముఖ్యం. DNNలు ఒక రకమైన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇవి నిర్మాణం మరియు పనితీరును అనుకరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
లోతైన అభ్యాసంలో యుగాలను ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్లో యుగాలను ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, శిక్షణ డేటాను మోడల్కు పునరావృతంగా ప్రదర్శించడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం. ఒక యుగం మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్గా నిర్వచించబడింది. ప్రతి యుగంలో, మోడల్ అవుట్పుట్ను అంచనా వేయడంలో చేసిన లోపం ఆధారంగా దాని అంతర్గత పారామితులను అప్డేట్ చేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, పరీక్ష సమీక్ష