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
మోడల్ మూల్యాంకనంలో శిక్షణ మరియు పరీక్ష డేటా రెండింటికీ ఒకే ప్రాసెసింగ్ విధానాన్ని ఉపయోగించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, శిక్షణ మరియు పరీక్ష డేటా రెండింటికీ ఒకే ప్రాసెసింగ్ విధానాన్ని ఉపయోగించడం చాలా కీలకం. ఈ స్థిరత్వం మూల్యాంకనం మోడల్ యొక్క సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబిస్తుందని మరియు దాని పనితీరు యొక్క నమ్మకమైన కొలతను అందిస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా టెన్సర్ఫ్లో, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లో హై-లెవల్ API లు, మీ నమూనాలను నిర్మించడం మరియు మెరుగుపరచడం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు దానిని ఎలా గుర్తించవచ్చు?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో ఓవర్ఫిట్టింగ్ అనేది ఒక సాధారణ సమస్య, ఇది ఒక మోడల్ శిక్షణ డేటాపై చాలా బాగా పనిచేసినప్పుడు కానీ కనిపించని డేటాపై బాగా సాధారణీకరించడంలో విఫలమైనప్పుడు సంభవిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, శిక్షణ డేటాలో శబ్దం లేదా యాదృచ్ఛిక హెచ్చుతగ్గులను సంగ్రహించడంలో మోడల్ చాలా ప్రత్యేకతను సంతరించుకుంది, అంతర్లీన నమూనాలను నేర్చుకోవడం కంటే లేదా
- 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 1, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలో సెట్ చేయబడిన పరీక్షకు వ్యతిరేకంగా శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం ఎలా అంచనా వేయబడుతుంది?
TensorFlowలో సెట్ చేసిన పరీక్షకు వ్యతిరేకంగా శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి, అనేక దశలను అనుసరించాలి. ఈ ప్రక్రియలో ఖచ్చితత్వ మెట్రిక్ను లెక్కించడం ఉంటుంది, ఇది పరీక్ష డేటా యొక్క లేబుల్లను సరిగ్గా అంచనా వేయడంలో మోడల్ పనితీరును కొలుస్తుంది. టెన్సర్ఫ్లోతో టెక్స్ట్ వర్గీకరణ సందర్భంలో, ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ రూపకల్పన,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లోతో వచన వర్గీకరణ, న్యూరల్ నెట్వర్క్ రూపకల్పన, పరీక్ష సమీక్ష
BigQuery MLలో మోడల్ శిక్షణ గణాంకాలను మీరు ఎలా తనిఖీ చేయవచ్చు?
BigQuery MLలో మోడల్ శిక్షణ గణాంకాలను తనిఖీ చేయడానికి, మీరు ప్లాట్ఫారమ్ అందించిన అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్లు మరియు వీక్షణలను ఉపయోగించవచ్చు. BigQuery ML అనేది ప్రామాణిక SQLని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లను నిర్వహించడానికి వినియోగదారులను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది డేటా విశ్లేషకులు మరియు శాస్త్రవేత్తలకు ప్రాప్యత మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకంగా చేస్తుంది. మీరు శిక్షణ పొందిన తర్వాత a
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, BigQuery ML - ప్రామాణిక SQLతో మెషిన్ లెర్నింగ్, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణ మరియు పరీక్ష డేటాను రూపొందించడానికి స్కికిట్-లెర్న్లోని train_test_split ఫంక్షన్ని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
స్కికిట్-లెర్న్లోని train_test_split ఫంక్షన్ అందించబడిన డేటాసెట్ నుండి శిక్షణను సృష్టించడానికి మరియు డేటా సెట్లను పరీక్షించడానికి మమ్మల్ని అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం. ఈ ఫంక్షన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది కనిపించని డేటాపై మా మోడల్ల పనితీరును అంచనా వేయడంలో మాకు సహాయపడుతుంది. train_test_split ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడానికి, మనకు ముందుగా అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, స్కికిట్-నేర్చుకోండి, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు కాకుండా స్కికిట్-లెర్న్ అందించే కొన్ని టాస్క్లు ఏవి?
స్కికిట్-లెర్న్, పైథాన్లోని ప్రసిద్ధ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, కేవలం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు మించి విస్తృత శ్రేణి సాధనాలు మరియు కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. స్కికిట్-లెర్న్ అందించిన ఈ అదనపు టాస్క్లు లైబ్రరీ యొక్క మొత్తం సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తాయి మరియు డేటా విశ్లేషణ మరియు తారుమారు కోసం దీనిని సమగ్ర సాధనంగా మారుస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము కొన్ని పనులను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, స్కికిట్-నేర్చుకోండి, పరీక్ష సమీక్ష
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
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మేము మా మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్ రంగంలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, అనేక కీలక దశలను తీసుకోవచ్చు. ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లతో సహా వివిధ డొమైన్లలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు గొప్ప విజయాన్ని చూపించాయి. ద్వారా
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