మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో ప్రతి దృష్టాంతానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నమూనాలను నేర్చుకునేందుకు మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలుగా దానిని అధిక మొత్తంలో డేటాకు బహిర్గతం చేయడం ఉంటుంది. శిక్షణ దశలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పునరావృతాల శ్రేణికి లోనవుతుంది, ఇక్కడ అది కనిష్టీకరించడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పటికీ పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లు లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా వినియోగాన్ని కలిగి ఉండనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మోడల్ ఇంకా శిక్షణ ప్రక్రియను పొందవలసి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
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
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది సంక్లిష్ట డేటాను స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు సమాచార నిర్ణయాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి యంత్రాలను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
యంత్ర అభ్యాసం ఉపయోగించిన డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయగలదా లేదా నిర్ణయించగలదా?
మెషిన్ లెర్నింగ్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఉపయోగించిన డేటా యొక్క నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి లేదా నిర్ణయించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. యంత్రాలు డేటా నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు సమాచారంతో కూడిన అంచనాలు లేదా అంచనాలను చేయడానికి వివిధ సాంకేతికతలు మరియు అల్గారిథమ్ల ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, ఈ పద్ధతులు వర్తించబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
పర్యవేక్షించబడే, పర్యవేక్షించబడని మరియు ఉపబల అభ్యాస విధానాల మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
పర్యవేక్షించబడిన, పర్యవేక్షించబడని మరియు ఉపబల అభ్యాసం అనేది యంత్ర అభ్యాస రంగంలో మూడు విభిన్న విధానాలు. ప్రతి విధానం వివిధ రకాల సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నిర్దిష్ట లక్ష్యాలను సాధించడానికి వివిధ పద్ధతులు మరియు అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానాల మధ్య వ్యత్యాసాలను అన్వేషిద్దాం మరియు వాటి లక్షణాలు మరియు అనువర్తనాల గురించి సమగ్ర వివరణను అందిద్దాం. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం ఒక రకం
ML అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ML అల్గారిథమ్లు డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి, ఆపై సమాచారాన్ని అందించడానికి ఈ జ్ఞానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
MLలో సమస్యను నిర్వచించడానికి సాధారణ అల్గారిథమ్ అంటే ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML)లో సమస్యను నిర్వచించడం అనేది ML పద్ధతులను ఉపయోగించి పరిష్కరించగలిగే విధంగా చేతిలో ఉన్న పనిని రూపొందించడానికి ఒక క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటా సేకరణ నుండి మోడల్ శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం వరకు మొత్తం ML పైప్లైన్కు పునాది వేస్తుంది కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా కీలకం. ఈ సమాధానంలో, మేము వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
సగటు షిఫ్ట్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి మరియు ఇది k-మీన్స్ అల్గోరిథం నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
సగటు షిఫ్ట్ అల్గోరిథం అనేది నాన్-పారామెట్రిక్ క్లస్టరింగ్ టెక్నిక్, ఇది సాధారణంగా క్లస్టరింగ్ వంటి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పనుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది క్లస్టర్లకు డేటా పాయింట్లను కేటాయించే విధానం మరియు ఏకపక్ష ఆకారపు క్లస్టర్లను గుర్తించే సామర్థ్యంతో సహా పలు కీలక అంశాలలో k-మీన్స్ అల్గోరిథం నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది. అర్థం అర్థం చేసుకోవడానికి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు మీన్ షిఫ్ట్, K అంటే మొదటి నుండి, పరీక్ష సమీక్ష
లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పుడు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్ల పనితీరును మేము ఎలా అంచనా వేస్తాము?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా పైథాన్తో మెషిన్ లెర్నింగ్లో, లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పుడు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్ల పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం చాలా కీలకమైన పని. క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పద్ధతులు, ఇవి సారూప్య డేటా పాయింట్లను వాటి స్వాభావిక నమూనాలు మరియు సారూప్యతల ఆధారంగా సమూహపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటాయి. లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పుడు
- 1
- 2