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
మోడల్ శిక్షణలో గతంలో ఉపయోగించిన డేటాకు వ్యతిరేకంగా ML మోడల్ని పరీక్షించడం మెషిన్ లెర్నింగ్లో సరైన మూల్యాంకన దశగా ఉందా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మూల్యాంకన దశ అనేది దాని పనితీరు మరియు ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ను పరీక్షించడాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక క్లిష్టమైన దశ. మోడల్ను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, శిక్షణ దశలో మోడల్ చూడని డేటాను సాధారణంగా ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మూల్యాంకన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
అంచనా కంటే నమూనా శిక్షణలో అనుమితి భాగమా?
యంత్ర అభ్యాస రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, "అనుమితి అనేది అంచనా కంటే మోడల్ శిక్షణలో ఒక భాగం" అనే ప్రకటన పూర్తిగా ఖచ్చితమైనది కాదు. అనుమితి మరియు అంచనా అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లోని విభిన్న దశలు, ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు ప్రయోజనాన్ని అందిస్తాయి మరియు వివిధ పాయింట్లలో సంభవిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డేటా డాక్యుమెంట్ పోలిక కోసం శిక్షణ మోడల్కు ఏ ML అల్గారిథమ్ అనుకూలంగా ఉంటుంది?
డేటా డాక్యుమెంట్ పోలిక కోసం మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి బాగా సరిపోయే ఒక అల్గారిథమ్ కొసైన్ సారూప్యత అల్గోరిథం. కొసైన్ సారూప్యత అనేది అంతర్గత ఉత్పత్తి స్థలం యొక్క రెండు సున్నా కాని వెక్టర్ల మధ్య సారూప్యత యొక్క కొలత, ఇది వాటి మధ్య కోణం యొక్క కొసైన్ను కొలుస్తుంది. డాక్యుమెంట్ పోలిక సందర్భంలో, ఇది గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
Tensorflow 1 మరియు Tensorflow 2 వెర్షన్ల మధ్య Iris డేటాసెట్ను లోడ్ చేయడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ప్రధాన తేడాలు ఏమిటి?
ఐరిస్ డేటాసెట్ను లోడ్ చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అందించిన ఒరిజినల్ కోడ్ TensorFlow 1 కోసం రూపొందించబడింది మరియు TensorFlow 2తో పని చేయకపోవచ్చు. TensorFlow యొక్క ఈ కొత్త వెర్షన్లో ప్రవేశపెట్టిన కొన్ని మార్పులు మరియు అప్డేట్ల కారణంగా ఈ వ్యత్యాసం ఏర్పడుతుంది, అయితే ఇది తదుపరి వివరంగా కవర్ చేయబడుతుంది. TensorFlowకి నేరుగా సంబంధించిన అంశాలు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
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
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మోడల్ని ఎలా నిర్మించాలి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో మోడల్ను రూపొందించడానికి, మీరు వివిధ భాగాలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక వర్క్ఫ్లోను అనుసరించాలి. ఈ భాగాలు మీ డేటాను సిద్ధం చేయడం, మీ మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు దానికి శిక్షణ ఇవ్వడం వంటివి ఉంటాయి. ప్రతి దశను మరింత వివరంగా పరిశీలిద్దాం. 1. డేటాను సిద్ధం చేయడం: మోడల్ను సృష్టించే ముందు, మీది సిద్ధం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసం కోసం Google సాధనాలు, గూగుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ అవలోకనం
ఎందుకు మూల్యాంకనం శిక్షణ కోసం 80% మరియు మూల్యాంకనం కోసం 20% కానీ వ్యతిరేకం కాదు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో శిక్షణకు 80% వెయిటేజీ మరియు మూల్యాంకనానికి 20% వెయిటేజీని కేటాయించడం అనేది అనేక అంశాల ఆధారంగా వ్యూహాత్మక నిర్ణయం. ఈ పంపిణీ అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు మోడల్ పనితీరు యొక్క ఖచ్చితమైన మూల్యాంకనాన్ని నిర్ధారించడం మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము కారణాలను పరిశీలిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
AIలో బరువులు మరియు పక్షపాతాలు ఏమిటి?
బరువులు మరియు పక్షపాతాలు కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో ప్రాథమిక అంశాలు. యంత్ర అభ్యాస నమూనాల శిక్షణ మరియు పనితీరులో వారు కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. బరువులు మరియు పక్షపాతాల యొక్క సమగ్ర వివరణ క్రింద ఉంది, వాటి ప్రాముఖ్యతను అన్వేషిస్తుంది మరియు అవి యంత్రం సందర్భంలో ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయి
- 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