మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు కొత్త, చూడని డేటాను అంచనా వేయడం లేదా వర్గీకరించడం నేర్చుకోవచ్చు. లేబుల్ చేయని డేటా యొక్క ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పనలో ఏమి ఉంటుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో లేబుల్ చేయని డేటా కోసం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పన అనేక కీలక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. లేబుల్ చేయని డేటా అనేది ముందే నిర్వచించబడిన లక్ష్య లేబుల్లు లేదా వర్గాలను కలిగి లేని డేటాను సూచిస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న నమూనాలు మరియు సంబంధాల ఆధారంగా కొత్త, కనిపించని డేటాను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగల లేదా వర్గీకరించగల నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడమే లక్ష్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ యొక్క నిర్వచనం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ అనేది గణిత ప్రాతినిధ్యాన్ని లేదా అల్గారిథమ్ను సూచిస్తుంది, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందుతుంది. ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ నుండి నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వరకు వివిధ అప్లికేషన్లలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. లో
K యొక్క ఎంపిక K సమీప పొరుగువారిలో వర్గీకరణ ఫలితాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
వర్గీకరణ ఫలితాన్ని నిర్ణయించడంలో K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్లో K ఎంపిక కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. K కొత్త డేటా పాయింట్ను వర్గీకరించడానికి పరిగణించబడే సమీప పొరుగువారి సంఖ్యను సూచిస్తుంది. ఇది బయాస్-వేరియన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్, నిర్ణయ సరిహద్దు మరియు KNN అల్గారిథమ్ యొక్క మొత్తం పనితీరును నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. K విలువను ఎంచుకున్నప్పుడు,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారితో వర్గీకరణ పరిచయం, 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
ML అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు ML-నిర్దిష్ట పరిగణనలు ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, అనేక ML-నిర్దిష్ట పరిగణనలు పరిగణనలోకి తీసుకోవలసి ఉంటుంది. ML మోడల్ యొక్క ప్రభావం, సామర్థ్యం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఈ పరిగణనలు కీలకమైనవి. ఈ సమాధానంలో, డెవలపర్లు ఎప్పుడు గుర్తుంచుకోవాల్సిన కొన్ని కీలకమైన ML-నిర్దిష్ట పరిశీలనలను మేము చర్చిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), TFX అంటే ఏమిటి, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును కొలవడంలో మూల్యాంకన డేటా పాత్ర ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును కొలవడంలో మూల్యాంకన డేటా కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది మరియు ఇచ్చిన సమస్యను పరిష్కరించడంలో దాని ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం Google సాధనాల సందర్భంలో, మూల్యాంకన డేటా ఇలా పనిచేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసం కోసం Google సాధనాలు, గూగుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ అవలోకనం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ల విజయానికి మోడల్ ఎంపిక ఎలా దోహదపడుతుంది?
మోడల్ ఎంపిక అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ల యొక్క క్లిష్టమైన అంశం, ఇది వాటి విజయానికి గణనీయంగా దోహదపడుతుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం Google సాధనాల సందర్భంలో, ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన ఫలితాలను సాధించడానికి మోడల్ ఎంపిక యొక్క ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. మోడల్ ఎంపిక సూచిస్తుంది
మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో ఏడు దశలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు మార్గనిర్దేశం చేసే ఏడు ముఖ్యమైన దశలను కలిగి ఉంటుంది. మోడల్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం, సామర్థ్యం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఈ దశలు కీలకమైనవి. ఈ సమాధానంలో, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో సమగ్ర అవగాహనను అందిస్తూ ఈ దశల్లో ప్రతిదానిని వివరంగా విశ్లేషిస్తాము. దశ
మెషిన్ లెర్నింగ్తో పని చేసే ప్రక్రియలో కీలకమైన దశలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్తో పని చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల విజయవంతమైన అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ కోసం కీలకమైన కీలక దశల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశలను డేటా సేకరణ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్, మోడల్ ఎంపిక మరియు శిక్షణ, మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు ధ్రువీకరణ మరియు మోడల్ విస్తరణ మరియు పర్యవేక్షణగా విస్తృతంగా వర్గీకరించవచ్చు. ప్రతి అడుగు కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా, పరీక్ష సమీక్ష
మీరు మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ కోసం తగిన మోడల్ని ఎలా ఎంచుకుంటారు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ కోసం తగిన మోడల్ను ఎంచుకోవడం అనేది AI సిస్టమ్ అభివృద్ధిలో కీలకమైన దశ. మోడల్ ఎంపిక ప్రక్రియలో సరైన పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి వివిధ అంశాలను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం జరుగుతుంది. ఈ సమాధానంలో, సముచితమైన మోడల్ను ఎంచుకోవడంలో ఉన్న దశలను మేము చర్చిస్తాము, వివరణాత్మకంగా మరియు సమగ్రంగా అందిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు, పరీక్ష సమీక్ష