అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఎలా సృష్టించాలి?
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను సృష్టించే ప్రక్రియ అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, అదృశ్య డేటా యొక్క స్వభావాన్ని మరియు దానిని మెషిన్ లెర్నింగ్ పనులలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. ఆధారిత అభ్యాస అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
Litecoin యొక్క భవిష్యత్తు ధరను అంచనా వేయడానికి RNN మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడానికి అవసరమైన చర్యలు ఏమిటి?
Litecoin యొక్క భవిష్యత్తు ధరను అంచనా వేయడానికి పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN) మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడానికి, అనేక అవసరమైన చర్యలు తీసుకోవాలి. ఈ దశల్లో డేటా సేకరణ, డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు శిక్షణ మరియు పరీక్ష ప్రయోజనాల కోసం డేటా విభజన ఉంటాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము ప్రతి దశను వివరంగా పరిశీలిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్లు, క్రిప్టోకరెన్సీ-అంచనా RNN పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
ట్యుటోరియల్లలో ఉపయోగించే డేటాసెట్ల నుండి వాస్తవ ప్రపంచ డేటా ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
ట్యుటోరియల్స్లో ఉపయోగించిన డేటాసెట్ల నుండి వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటుంది, ప్రత్యేకించి కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా టెన్సర్ఫ్లో మరియు 3D కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో లోతైన అభ్యాసం (CNNలు) కగ్లే పోటీలో ఊపిరితిత్తుల క్యాన్సర్ గుర్తింపు కోసం. ఉపదేశ ప్రయోజనాల కోసం ట్యుటోరియల్లు తరచుగా సరళీకృత మరియు క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్లను అందజేస్తుండగా, వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా సాధారణంగా మరింత క్లిష్టంగా ఉంటుంది మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
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
మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఇంజనీరింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేసే ప్రక్రియలో ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఇంజనీరింగ్ కీలకమైన దశలు, ముఖ్యంగా కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో. ఈ దశలు అందించిన డేటాసెట్ నుండి అత్యంత సంబంధిత లక్షణాలను గుర్తించడం మరియు ఎంచుకోవడం, అలాగే మోడల్ యొక్క ప్రిడిక్టివ్ పవర్ను పెంచే కొత్త ఫీచర్లను సృష్టించడం వంటివి ఉంటాయి. ఫీచర్ యొక్క ప్రయోజనం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి దరఖాస్తు, పరీక్ష సమీక్ష
రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్షలో వర్గీకరణను అమర్చడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
రిగ్రెషన్ ట్రైనింగ్ మరియు టెస్టింగ్లో క్లాసిఫైయర్ని అమర్చడం అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది. ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా నిరంతర సంఖ్యా విలువలను అంచనా వేయడం రిగ్రెషన్ యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం. అయినప్పటికీ, నిరంతర విలువలను అంచనా వేయడం కంటే మేము డేటాను వివిక్త వర్గాలుగా వర్గీకరించాల్సిన సందర్భాలు ఉన్నాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, తిరోగమన, రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్ష, పరీక్ష సమీక్ష
ట్రాన్స్ఫార్మ్ కాంపోనెంట్ శిక్షణ మరియు సేవల మధ్య స్థిరత్వాన్ని ఎలా నిర్ధారిస్తుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణ మరియు సేవల మధ్య స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడంలో ట్రాన్స్ఫార్మ్ భాగం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) ఫ్రేమ్వర్క్లో అంతర్భాగం, ఇది స్కేలబుల్ మరియు ప్రొడక్షన్-రెడీ మెషీన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లను నిర్మించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ట్రాన్స్ఫార్మ్ కాంపోనెంట్ డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్కి బాధ్యత వహిస్తుంది, అవి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), పంపిణీ ప్రాసెసింగ్ మరియు భాగాలు, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలో మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం కోసం అన్వేషించడానికి కొన్ని సాధ్యమైన మార్గాలు ఏమిటి?
TensorFlowలో మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం అనేది ఒక క్లిష్టమైన పని, దీనికి వివిధ అంశాలను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం అవసరం. ఈ సమాధానంలో, మేము టెన్సర్ఫ్లోలో మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి కొన్ని సాధ్యమైన మార్గాలను అన్వేషిస్తాము, అధిక-స్థాయి APIలు మరియు మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి సాంకేతికతలపై దృష్టి సారిస్తాము. 1. డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్: ప్రాథమిక దశల్లో ఒకటి
డేటాను మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్గా ఫీడ్ చేయడానికి ముందు ప్రిప్రాసెస్ చేయడం మరియు మార్చడం ఎందుకు ముఖ్యం?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్గా ఫీడ్ చేయడానికి ముందు డేటాను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం మరియు మార్చడం అనేక కారణాల వల్ల కీలకం. ఈ ప్రక్రియలు డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి, మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మరియు ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన అంచనాలను నిర్ధారించడానికి సహాయపడతాయి. ఈ వివరణలో, డేటాను ముందుగా ప్రాసెస్ చేయడం మరియు మార్చడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను మేము పరిశీలిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో హై-లెవల్ API లు, డేటా మరియు లక్షణాలపై లోతుగా వెళుతుంది, పరీక్ష సమీక్ష
ఈ సిరీస్ యొక్క తదుపరి వీడియోలో ఏమి కవర్ చేయబడుతుంది?
సిరీస్లోని తదుపరి వీడియో "ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ – టెన్సర్ఫ్లో ఫండమెంటల్స్ - గూగుల్ కొలబరేటరీలో టెన్సర్ఫ్లో - గూగుల్ కొలబరేటరీలో టెన్సర్ఫ్లోతో ప్రారంభించడం" టెన్సర్ఫ్లోలో డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ అంశాన్ని కవర్ చేస్తుంది. ముడి డేటాను తగిన ఫార్మాట్గా సిద్ధం చేయడానికి మరియు మార్చడానికి అవసరమైన ముఖ్యమైన దశలను ఈ వీడియో పరిశీలిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, గూగుల్ సహకారంలో టెన్సార్ ఫ్లో, గూగుల్ సహకారంలో టెన్సార్ ఫ్లోతో ప్రారంభించండి, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2