అత్యంత వేరియబుల్ డేటా ఆధారంగా ప్రిడిక్షన్ మోడల్ను రూపొందించడం సాధ్యమేనా? అందించిన డేటా మొత్తం ఆధారంగా మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం నిర్ణయించబడుతుందా?
అధిక వేరియబుల్ డేటా ఆధారంగా ప్రిడిక్షన్ మోడల్ను రూపొందించడం అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI), ప్రత్యేకించి మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో నిజంగా సాధ్యమే. అయితే, అటువంటి మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం అందించబడిన డేటా మొత్తం ద్వారా మాత్రమే నిర్ణయించబడదు. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ప్రకటన వెనుక గల కారణాలను అన్వేషిస్తాము మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను ఎలా పెంచుతుంది?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది శిక్షణా ప్రక్రియ సమయంలో గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను పెంచే సాంకేతికత. నమూనాల మధ్య సంబంధాలు లేదా డిపెండెన్సీలను కలిగి ఉన్న డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. NSL గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ను చేర్చడం ద్వారా సాంప్రదాయ శిక్షణ ప్రక్రియను విస్తరించింది, ఇది మోడల్ను బాగా సాధారణీకరించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ పాత్ర ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో, మొత్తం మెషీన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లో హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ ఒక ముఖ్యమైన దశ. ఇది మోడల్ యొక్క హైపర్పారామీటర్ల కోసం సరైన విలువలను ఎంచుకునే ప్రక్రియను కలిగి ఉంటుంది, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు, పరీక్ష సమీక్ష