లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పటికీ పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లు లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా వినియోగాన్ని కలిగి ఉండనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మోడల్ ఇంకా శిక్షణ ప్రక్రియను పొందవలసి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
ఫాల్ ఆర్మీ వార్మ్ ముట్టడిని పరిష్కరించడంతోపాటు, మెషీన్ లెర్నింగ్ విప్లవాత్మకంగా మారుతుందని నజిరిని మరియు ఆమె బృందం ఏ ఇతర రంగాలు విశ్వసిస్తున్నాయి?
నాజిరిని మరియు ఆమె బృందం మెషిన్ లెర్నింగ్ పతనం ఆర్మీవార్మ్ ముట్టడిని పరిష్కరించకుండా అనేక రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేయగలదని దృఢంగా విశ్వసిస్తున్నారు. పెద్ద డేటాసెట్లను విశ్లేషించడంలో మరియు వివిధ డొమైన్లకు వర్తించే ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల యొక్క అపారమైన శక్తిని వారు గుర్తించారు. పంట వ్యాధి నిర్వహణ సందర్భంలో, యంత్ర అభ్యాసం చేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, పంట వ్యాధిని పరిష్కరించడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాలాబ్ని ఉపయోగించి వినియోగదారులు GitHub నిబద్ధత డేటాను ఎలా విశ్లేషించగలరు మరియు ఏ అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు?
Google క్లౌడ్ డేటాలాబ్ని ఉపయోగించి GitHub కమిట్ డేటాను విశ్లేషించడానికి, వినియోగదారులు దాని శక్తివంతమైన ఫీచర్లను మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం వివిధ Google సాధనాలతో ఏకీకరణను ఉపయోగించుకోవచ్చు. కమిట్ డేటాను సంగ్రహించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, GitHub రిపోజిటరీలోని అభివృద్ధి ప్రక్రియ, కోడ్ నాణ్యత మరియు సహకార నమూనాల గురించి విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు. ఈ విశ్లేషణ డెవలపర్లు మరియు ప్రాజెక్ట్లకు సహాయపడుతుంది