న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడంలో మరియు డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ అల్గారిథమ్లు మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం ద్వారా ప్రేరణ పొందిన నోడ్ల యొక్క ఇంటర్కనెక్టడ్ లేయర్లను కలిగి ఉంటాయి. న్యూరల్ నెట్వర్క్లను సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి, అనేక కీలక పారామితులు అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
TensorBoard అంటే ఏమిటి?
TensorBoard అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనం, ఇది సాధారణంగా Google యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ అయిన TensorFlowతో అనుబంధించబడుతుంది. విజువలైజేషన్ సాధనాల సూట్ను అందించడం ద్వారా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును అర్థం చేసుకోవడం, డీబగ్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో వినియోగదారులకు సహాయపడేలా ఇది రూపొందించబడింది. TensorBoard వినియోగదారులు వారి వివిధ అంశాలను దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
TensorFlow అంటే ఏమిటి?
TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లను అనుమతించేలా ఇది రూపొందించబడింది. టెన్సర్ఫ్లో ప్రత్యేకించి దాని సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కోసం ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది రెండింటికీ ప్రసిద్ధ ఎంపిక
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
వర్గీకరణ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో వర్గీకరణ అనేది ఇచ్చిన ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ యొక్క వర్గం లేదా తరగతిని అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో ఇది ఒక ప్రాథమిక భావన, ఇక్కడ అల్గోరిథం లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణ డేటా నుండి కనిపించని డేటాపై అంచనాలను నేర్చుకుంటుంది. వర్గీకరణలు వివిధ అనువర్తనాల్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
TensorFlow పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ కార్యాచరణను ఆసక్తి మోడ్ నిరోధించగలదా?
TensorFlowలో ఈజీర్ ఎగ్జిక్యూషన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల యొక్క మరింత స్పష్టమైన మరియు ఇంటరాక్టివ్ డెవలప్మెంట్ కోసం అనుమతించే మోడ్. మోడల్ డెవలప్మెంట్ యొక్క ప్రోటోటైపింగ్ మరియు డీబగ్గింగ్ దశలలో ఇది ప్రత్యేకంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. TensorFlowలో, ఆత్రుతగా అమలు చేయడం అనేది సాంప్రదాయ గ్రాఫ్-ఆధారిత అమలుకు విరుద్ధంగా కాంక్రీట్ విలువలను అందించడానికి తక్షణమే కార్యకలాపాలను అమలు చేసే మార్గం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో ఈజర్ మోడ్
టెన్సర్ఫ్లో 2.0 నుండి సెషన్లు ఆసక్తిగా అమలు చేయడానికి ఎందుకు తీసివేయబడ్డాయి?
TensorFlow 2.0లో, సెషన్ల కాన్సెప్ట్ ఆత్రుత అమలుకు అనుకూలంగా తీసివేయబడింది, ఎందుకంటే ఆత్రుతగా అమలు చేయడం తక్షణ మూల్యాంకనం మరియు సులభంగా డీబగ్గింగ్ ఆపరేషన్లను అనుమతిస్తుంది, ప్రక్రియను మరింత స్పష్టమైన మరియు పైథానిక్గా చేస్తుంది. ఈ మార్పు TensorFlow ఎలా పనిచేస్తుంది మరియు వినియోగదారులతో పరస్పర చర్య చేసే విధానంలో గణనీయమైన మార్పును సూచిస్తుంది. TensorFlow 1.xలో, సెషన్లు ఉపయోగించబడ్డాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసం కోసం Google సాధనాలు, టెన్సార్ఫ్లో స్టేట్మెంట్లను ముద్రించడం
మెషిన్ లెర్నింగ్ చేసే AI మోడల్ను ఎలా అమలు చేస్తారు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లను నిర్వహించే AI మోడల్ను అమలు చేయడానికి, మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఉన్న ప్రాథమిక భావనలు మరియు ప్రక్రియలను అర్థం చేసుకోవాలి. మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క ఉపసమితి, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి సిస్టమ్లను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ మరియు సాధనాలను అందిస్తుంది
అధునాతన శోధన సామర్థ్యాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ వినియోగ సందర్భమా?
అధునాతన శోధన సామర్థ్యాలు నిజానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) యొక్క ప్రముఖ ఉపయోగ సందర్భం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. అధునాతన శోధన సామర్థ్యాల సందర్భంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరింత సందర్భోచితంగా మరియు ఖచ్చితమైనదిగా అందించడం ద్వారా శోధన అనుభవాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
సమిష్టి అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇది బహుళ మోడల్లను కలపడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. బహుళ బలహీన అభ్యాసకులను కలపడం ద్వారా ఏదైనా వ్యక్తిగత మోడల్ కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరిచే బలమైన అభ్యాసకుడిని సృష్టించగలదనే ఆలోచనను ఇది ప్రభావితం చేస్తుంది. ప్రిడిక్టివ్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఈ విధానం వివిధ యంత్ర అభ్యాస పనులలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది,
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం అన్నీ హైపర్పారామీటర్లా?
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం మెషిన్ లెర్నింగ్లో నిజానికి కీలకమైన అంశాలు మరియు వీటిని సాధారణంగా హైపర్పారామీటర్లుగా సూచిస్తారు. ఈ భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఒక్కొక్క పదాన్ని ఒక్కొక్కటిగా పరిశోధిద్దాం. బ్యాచ్ పరిమాణం: బ్యాచ్ పరిమాణం అనేది శిక్షణ సమయంలో మోడల్ బరువులు నవీకరించబడటానికి ముందు ప్రాసెస్ చేయబడిన నమూనాల సంఖ్యను నిర్వచించే హైపర్పారామీటర్. ఇది ఆడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు