పిల్లులు మరియు కుక్కల యొక్క అనేక చిత్రాల విషయంలో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) ఇప్పటికే ఉన్న చిత్రాల ఆధారంగా కొత్త చిత్రాలను రూపొందిస్తుందా?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది స్టాండర్డ్ ఫీచర్ ఇన్పుట్లతో పాటు స్ట్రక్చర్డ్ సిగ్నల్లను ఉపయోగించి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణను అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ ముఖ్యంగా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి పరపతి పొందగలిగే డేటా స్వాభావిక నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్న సందర్భాలలో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. కలిగి ఉన్న సందర్భంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అవలోకనం
శిక్షణ సెట్లను మళ్లీ మళ్లీ ఉపయోగించడం సాధ్యమేనా మరియు శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరుపై అది ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో శిక్షణా సెట్లను మళ్లీ మళ్లీ ఉపయోగించడం అనేది శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపే ఒక సాధారణ అభ్యాసం. అదే శిక్షణ డేటాను పదేపదే ఉపయోగించడం ద్వారా, మోడల్ దాని తప్పుల నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు దాని అంచనా సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తుంది. అయితే, సంభావ్య ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
లోతైన అభ్యాస నమూనా శిక్షణ కోసం సిఫార్సు చేయబడిన బ్యాచ్ పరిమాణం ఏమిటి?
లోతైన అభ్యాస నమూనాను శిక్షణ కోసం సిఫార్సు చేయబడిన బ్యాచ్ పరిమాణం అందుబాటులో ఉన్న గణన వనరులు, మోడల్ యొక్క సంక్లిష్టత మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం వంటి వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. సాధారణంగా, బ్యాచ్ పరిమాణం అనేది శిక్షణ సమయంలో మోడల్ యొక్క పారామితులను నవీకరించడానికి ముందు ప్రాసెస్ చేయబడిన నమూనాల సంఖ్యను నిర్ణయించే హైపర్పారామీటర్.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు ధ్రువీకరణ నష్టం మెట్రిక్ ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో ధ్రువీకరణ నష్టం మెట్రిక్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. మోడల్ ఎంపిక, హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాల గురించి సమాచారం తీసుకోవడంలో పరిశోధకులకు మరియు అభ్యాసకులకు సహాయం చేస్తూ, కనిపించని డేటాపై మోడల్ ఎంత బాగా పనిచేస్తుందనే దానిపై ఇది విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ధ్రువీకరణ నష్టాన్ని పర్యవేక్షించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సర్బోర్డ్, టెన్సార్బోర్డుతో మోడళ్లను విశ్లేషించడం, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఒకరి స్వంత K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ను వర్తింపజేసేటప్పుడు. ఈ ప్రక్రియ డేటా యాదృచ్ఛికంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మోడల్ పనితీరు మూల్యాంకనాన్ని సాధించడానికి అవసరం. షఫుల్ చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
అంచనాలను పరీక్షించే సందర్భంలో గుణకం ఆఫ్ డిటర్మినేషన్ (R-స్క్వేర్డ్) దేనిని కొలుస్తుంది?
R-స్క్వేర్డ్ అని కూడా పిలువబడే డిటర్మినేషన్ కోఎఫీషియంట్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో అంచనాలను పరీక్షించే సందర్భంలో ఉపయోగించే గణాంక కొలత. ఇది రిగ్రెషన్ మోడల్ యొక్క మంచితనం గురించి విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది మరియు స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ ద్వారా వివరించబడే డిపెండెంట్ వేరియబుల్లోని వైవిధ్యం యొక్క నిష్పత్తిని మూల్యాంకనం చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, Ump హలను పరీక్షిస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్షలో సరైన అల్గోరిథం మరియు పారామితులను ఎంచుకోవడం ఎందుకు ముఖ్యం?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో రిగ్రెషన్ ట్రైనింగ్ మరియు టెస్టింగ్లో సరైన అల్గారిథమ్ మరియు పారామితులను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యమైనది. రిగ్రెషన్ అనేది ఒక డిపెండెంట్ వేరియబుల్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస సాంకేతికత. ఇది అంచనా మరియు అంచనా పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, తిరోగమన, రిగ్రెషన్ శిక్షణ మరియు పరీక్ష, పరీక్ష సమీక్ష
ML అంతర్దృష్టుల ట్రయాంగిల్ ప్రకారం, వ్యాపారం కోసం మోడల్ పనితీరులో సమస్య ఉన్నప్పుడు ఉల్లంఘించగల మూడు సంభావ్య అంచనాలు ఏమిటి?
ML అంతర్దృష్టుల ట్రయాంగిల్ అనేది వ్యాపారం కోసం మోడల్ పనితీరులో సమస్య ఉన్నప్పుడు ఉల్లంఘించగల సంభావ్య అంచనాలను గుర్తించడంలో సహాయపడే ఫ్రేమ్వర్క్. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా టెన్సర్ఫ్లో ఫండమెంటల్స్ మరియు టెన్సార్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) సందర్భంలో, మోడల్ అవగాహన మరియు ఖండనపై దృష్టి పెడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), మోడల్ అవగాహన మరియు వ్యాపార వాస్తవికత, పరీక్ష సమీక్ష
రిగ్రెషన్ సమస్యలలో డేటా సాధారణీకరణ ఎందుకు ముఖ్యమైనది మరియు ఇది మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?
రిగ్రెషన్ సమస్యలలో డేటా సాధారణీకరణ కీలకమైన దశ, ఎందుకంటే మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడంలో ఇది ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, సాధారణీకరణ అనేది ఇన్పుట్ లక్షణాలను స్థిరమైన పరిధికి స్కేలింగ్ చేసే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. అలా చేయడం ద్వారా, అన్ని ఫీచర్లు ఒకే విధమైన ప్రమాణాలను కలిగి ఉన్నాయని మేము నిర్ధారిస్తాము, ఇది కొన్ని లక్షణాలను ఆధిపత్యం చేయకుండా నిరోధిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, గూగుల్ సహకారంలో టెన్సార్ ఫ్లో, రిగ్రెషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి టెన్సార్ ఫ్లోను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్ పనితీరు పరంగా ఓవర్ ఫిట్టింగ్ నుండి అండర్ ఫిట్టింగ్ ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
అండర్ ఫిట్టింగ్ మరియు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో రెండు సాధారణ సమస్యలు, ఇవి వాటి పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. మోడల్ పనితీరు పరంగా, డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలను సంగ్రహించడంలో మోడల్ చాలా సరళంగా ఉన్నప్పుడు అండర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది, దీని ఫలితంగా పేలవమైన ప్రిడిక్టివ్ ఖచ్చితత్వం ఏర్పడుతుంది. మరోవైపు, మోడల్ చాలా క్లిష్టంగా మారినప్పుడు ఓవర్ ఫిట్ చేయడం జరుగుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2