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
వర్గీకరణ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో వర్గీకరణ అనేది ఇచ్చిన ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ యొక్క వర్గం లేదా తరగతిని అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో ఇది ఒక ప్రాథమిక భావన, ఇక్కడ అల్గోరిథం లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణ డేటా నుండి కనిపించని డేటాపై అంచనాలను నేర్చుకుంటుంది. వర్గీకరణలు వివిధ అనువర్తనాల్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి
- 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
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
లేబుల్ చేయబడిన డేటా అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) సందర్భంలో మరియు ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో లేబుల్ చేయబడిన డేటా, నిర్దిష్ట లేబుల్లు లేదా వర్గాలతో ఉల్లేఖించబడిన లేదా గుర్తించబడిన డేటాసెట్ను సూచిస్తుంది. ఈ లేబుల్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేదా రిఫరెన్స్గా పనిచేస్తాయి. వారితో డేటా పాయింట్లను అనుబంధించడం ద్వారా
- 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
ఒక ఆట ఆడేందుకు న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే సందర్భంలో శిక్షణ నమూనాలను రూపొందించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
ఒక గేమ్ను ఆడేందుకు నాడీ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే సందర్భంలో శిక్షణ నమూనాలను రూపొందించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, నెట్వర్క్ నుండి నేర్చుకోగల విభిన్న మరియు ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణలను అందించడం. శిక్షణా నమూనాలు, శిక్షణ డేటా లేదా శిక్షణ ఉదాహరణలు అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది నాడీ నెట్వర్క్ను ఎలా చేయాలో నేర్పడానికి అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఓపెన్ AI తో ఆట ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం, శిక్షణ డేటా, పరీక్ష సమీక్ష