మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, అభివృద్ధి చేయబడుతున్న మోడల్ల సామర్థ్యం మరియు ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడానికి అనేక పరిమితులను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఈ పరిమితులు గణన వనరులు, మెమరీ పరిమితులు, డేటా నాణ్యత మరియు మోడల్ సంక్లిష్టత వంటి వివిధ అంశాల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి. పెద్ద డేటాసెట్లను ఇన్స్టాల్ చేయడంలో ప్రాథమిక పరిమితుల్లో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అనేది Google ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక ఇంటరాక్టివ్ వెబ్ ఆధారిత సాధనం, ఇది వినియోగదారులను న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ప్రాథమికాలను అన్వేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్లాట్ఫారమ్ విజువల్ ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది, ఇక్కడ వినియోగదారులు మోడల్ పనితీరుపై తమ ప్రభావాన్ని గమనించడానికి వివిధ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు మరియు డేటాసెట్లతో ప్రయోగాలు చేయవచ్చు. TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ విలువైన వనరు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక పెద్ద డేటాసెట్, ముఖ్యంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో, పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతలో విస్తృతమైన డేటా సేకరణను సూచిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో పెద్ద డేటాసెట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఉంది. డేటాసెట్ పెద్దగా ఉన్నప్పుడు, అది కలిగి ఉంటుంది
అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, అల్గోరిథం పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను నిర్ణయించడంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన పారామీటర్లు. వారు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకోలేదు; బదులుగా, వారు అభ్యాస ప్రక్రియను నియంత్రిస్తారు. దీనికి విరుద్ధంగా, శిక్షణ సమయంలో బరువులు వంటి మోడల్ పారామితులు నేర్చుకుంటారు
Google Vision APIలో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ కోసం కొన్ని ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాలలో భాగమైన Google Vision API, ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్తో సహా అధునాతన ఇమేజ్ అవగాహన కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సందర్భంలో, చిత్రాలలోని వస్తువులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి API ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాల సమితిని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు API యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వర్గీకరించడానికి సూచన పాయింట్లుగా పనిచేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, వస్తువులను గుర్తించడం
ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇందులో సిస్టమ్ యొక్క మొత్తం పనితీరు మరియు అంచనా శక్తిని మెరుగుపరచడానికి బహుళ నమూనాలను కలపడం ఉంటుంది. సమిష్టి అభ్యాసం వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక ఆలోచన ఏమిటంటే, బహుళ నమూనాల అంచనాలను సమగ్రపరచడం ద్వారా, ఫలిత నమూనా తరచుగా ప్రమేయం ఉన్న ఏదైనా వ్యక్తిగత నమూనాలను అధిగమించగలదు. అనేక విభిన్న విధానాలు ఉన్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ఏదైనా ప్రాజెక్ట్ విజయవంతం కావడానికి తగిన అల్గారిథమ్ని ఎంచుకోవడం చాలా కీలకం. ఎంచుకున్న అల్గోరిథం నిర్దిష్ట పనికి తగినది కానప్పుడు, అది ఉపశీర్షిక ఫలితాలు, పెరిగిన గణన ఖర్చులు మరియు వనరుల అసమర్థ వినియోగానికి దారి తీస్తుంది. అందువల్ల, కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం
TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
TensorFlow.jsలో అమలవుతున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల రంగంలో, అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ల వినియోగం సంపూర్ణ అవసరం కాదు, అయితే ఇది మోడల్ల పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచుతుంది. గణనలను నిర్వహించడానికి అనుమతించడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాస నమూనాల శిక్షణ ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అసమకాలిక అభ్యాస విధులు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, వర్గీకరణను నిర్వహించడానికి నాడీ నెట్వర్క్ను నిర్మించడం
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని యుగాల సంఖ్య మరియు ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మధ్య సంబంధం మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన అంశం. ఒక యుగం అనేది మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్ను సూచిస్తుంది. యుగాల సంఖ్య అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం
- 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
టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL)లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API నిజానికి సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను రూపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. NSL అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను ట్రైనింగ్ ప్రాసెస్లో ఏకీకృతం చేస్తుంది, ఫీచర్ డేటా మరియు గ్రాఫ్ డేటా రెండింటినీ ప్రభావితం చేయడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. ఉపయోగించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ