ఒక మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిందో లేదో ఎలా తెలుస్తుంది? ఖచ్చితత్వం కీలక సూచిక మరియు అది 90% కంటే ఎక్కువగా ఉండాలా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిందో లేదో నిర్ణయించడం మోడల్ డెవలప్మెంట్ ప్రాసెస్లో కీలకమైన అంశం. మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో ఖచ్చితత్వం ఒక ముఖ్యమైన మెట్రిక్ (లేదా కీలకమైన మెట్రిక్ కూడా) అయితే, ఇది బాగా శిక్షణ పొందిన మోడల్కు ఏకైక సూచిక కాదు. 90% కంటే ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడం అనేది విశ్వవ్యాప్తం కాదు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
శిక్షణ పొందిన డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును మీరు ఎలా అంచనా వేయగలరు?
శిక్షణ పొందిన లోతైన అభ్యాస నమూనా పనితీరును అంచనా వేయడానికి, అనేక కొలమానాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ మూల్యాంకన పద్ధతులు పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు తమ నమూనాల ప్రభావం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తాయి, వారి పనితీరు మరియు అభివృద్ధి కోసం సంభావ్య ప్రాంతాలపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము సాధారణంగా ఉపయోగించే వివిధ మూల్యాంకన పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో లోతైన అభ్యాసం, పరీక్ష సమీక్ష
పరీక్ష సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును ఎలా అంచనా వేయవచ్చు?
పరీక్ష సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం మోడల్ యొక్క ప్రభావం మరియు విశ్వసనీయతను అంచనా వేయడంలో కీలకమైన దశ. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా టెన్సర్ఫ్లోతో డీప్ లెర్నింగ్లో, టెస్టింగ్ సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి అనేక పద్ధతులు మరియు మెట్రిక్లను ఉపయోగించవచ్చు. ఇవి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఓపెన్ AI తో ఆట ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం, నెట్వర్క్ను పరీక్షిస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowని ఉపయోగించి CNNకి ఎలా శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు మరియు దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి కొన్ని సాధారణ మూల్యాంకన కొలమానాలు ఏమిటి?
TensorFlowని ఉపయోగించి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)కి శిక్షణ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం అనేక దశలు మరియు సాంకేతికతలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ప్రక్రియ యొక్క వివరణాత్మక వివరణను అందిస్తాము మరియు CNN మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే కొన్ని సాధారణ మూల్యాంకన కొలమానాలను చర్చిస్తాము. TensorFlowని ఉపయోగించి CNNకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి, మేము ముందుగా ఆర్కిటెక్చర్ని నిర్వచించాలి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ఫ్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, టెన్సార్ఫ్లోతో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, పరీక్ష సమీక్ష
SVM ఆప్టిమైజేషన్లో SVM డేటాకు సరిగ్గా సరిపోతుందో లేదో మేము ఎలా పరీక్షించాలి?
SVM ఆప్టిమైజేషన్లో సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) డేటాకు సరిగ్గా సరిపోతుందో లేదో పరీక్షించడానికి, అనేక మూల్యాంకన పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పద్ధతులు SVM మోడల్ యొక్క పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి, ఇది శిక్షణ డేటా నుండి ప్రభావవంతంగా నేర్చుకుంటున్నట్లు మరియు కనిపించని సందర్భాల్లో ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడం. ఈ సమాధానంలో,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రం, SVM ఆప్టిమైజేషన్, పరీక్ష సమీక్ష
పైథాన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును అంచనా వేయడానికి R-స్క్వేర్డ్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
R-స్క్వేర్డ్, కోఎఫీషియంట్ ఆఫ్ డిటర్మినేషన్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది పైథాన్లోని మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఒక గణాంక కొలత. గమనించిన డేటాకు మోడల్ అంచనాలు ఎంతవరకు సరిపోతాయో ఇది సూచనను అందిస్తుంది. మోడల్ యొక్క సరిపోతుందని అంచనా వేయడానికి రిగ్రెషన్ విశ్లేషణలో ఈ కొలత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. కు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, R స్క్వేర్డ్ సిద్ధాంతం, 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
TFXలో ఎవాల్యుయేటర్ భాగం యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
TFXలోని ఎవాల్యుయేటర్ భాగం, అంటే టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్, మొత్తం మెషీన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. యంత్ర అభ్యాస నమూనాల పనితీరును అంచనా వేయడం మరియు వాటి ప్రభావంపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందించడం దీని ఉద్దేశ్యం. మోడల్లు చేసిన అంచనాలను గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్లతో పోల్చడం ద్వారా, ఎవాల్యుయేటర్ కాంపోనెంట్ ఎనేబుల్ చేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), పంపిణీ ప్రాసెసింగ్ మరియు భాగాలు, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి AutoML నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ఏ మూల్యాంకన కొలమానాలను అందిస్తుంది?
AutoML నేచురల్ లాంగ్వేజ్, Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం, అనుకూల వచన వర్గీకరణ రంగంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి వివిధ మూల్యాంకన కొలమానాలను అందిస్తుంది. మోడల్ యొక్క ప్రభావం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయించడంలో ఈ మూల్యాంకన కొలమానాలు అవసరం, వినియోగదారులు వారి గురించి సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, అనుకూల వచన వర్గీకరణ కోసం ఆటోఎమ్ఎల్ సహజ భాష, పరీక్ష సమీక్ష
AutoML పట్టికలలో విశ్లేషణ ట్యాబ్ ఏ సమాచారాన్ని అందిస్తుంది?
AutoML పట్టికలలోని విశ్లేషణ ట్యాబ్ శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ గురించి వివిధ ముఖ్యమైన సమాచారం మరియు అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఇది మోడల్ పనితీరును అర్థం చేసుకోవడానికి, దాని ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు అంతర్లీన డేటాపై విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు వినియోగదారులను అనుమతించే సమగ్ర సాధనాలు మరియు విజువలైజేషన్లను అందిస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న ముఖ్యమైన సమాచారాలలో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, ఆటోఎంఎల్ టేబుల్స్, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2