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
గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణ నమూనాలు, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు అంచనాల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ఉంటుంది. అటువంటి అల్గోరిథం గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం. గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అనేది అనేక బలహీన అభ్యాసకులను మిళితం చేసే శక్తివంతమైన సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లలో నాన్-న్యూమరికల్ డేటాను ఎలా హ్యాండిల్ చేయవచ్చు?
అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లలో నాన్-న్యూమరికల్ డేటాను హ్యాండిల్ చేయడం చాలా కీలకమైన పని. అనేక మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు సంఖ్యాపరమైన డేటాను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడినప్పటికీ, సంఖ్యా రహిత డేటాను విశ్లేషణ కోసం తగిన ఫార్మాట్గా ప్రిప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు మార్చడానికి అనేక పద్ధతులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు మీన్ షిఫ్ట్, సంఖ్యా రహిత డేటాను నిర్వహించడం, పరీక్ష సమీక్ష