AIలో బరువులు మరియు పక్షపాతాలు ఏమిటి?
బరువులు మరియు పక్షపాతాలు కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో ప్రాథమిక అంశాలు. యంత్ర అభ్యాస నమూనాల శిక్షణ మరియు పనితీరులో వారు కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. బరువులు మరియు పక్షపాతాల యొక్క సమగ్ర వివరణ క్రింద ఉంది, వాటి ప్రాముఖ్యతను అన్వేషిస్తుంది మరియు అవి యంత్రం సందర్భంలో ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్లో అవుట్పుట్ లేయర్లోని బయాస్ల సంఖ్య ఎలా నిర్ణయించబడుతుంది?
న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్లో, అవుట్పుట్ లేయర్లోని పక్షపాతాల సంఖ్య అవుట్పుట్ లేయర్లోని న్యూరాన్ల సంఖ్య ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. అవుట్పుట్ లేయర్లోని ప్రతి న్యూరాన్కు ఒక స్థాయి వశ్యత మరియు నియంత్రణను పరిచయం చేయడానికి దాని బరువున్న ఇన్పుట్ల మొత్తానికి బయాస్ పదాన్ని జోడించడం అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, TensorFlow, న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow Extended (TFX)ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు వ్యాపార లక్ష్యాలను సాధించడానికి మోడల్ అవగాహన ఎందుకు కీలకం?
వ్యాపార లక్ష్యాలను సాధించడానికి టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX)ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు మోడల్ అవగాహన అనేది కీలకమైన అంశం. TFX అనేది ప్రొడక్షన్-రెడీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్లాట్ఫారమ్, మరియు ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను సులభతరం చేసే సాధనాలు మరియు లైబ్రరీల సమితిని అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, లోతైన అవగాహన లేకుండా మోడల్ను అమలు చేయడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), మోడల్ అవగాహన మరియు వ్యాపార వాస్తవికత, పరీక్ష సమీక్ష