F1 స్కోర్ అంటే ఏమిటి?
F1 స్కోర్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా మెషీన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే మెట్రిక్. ఇది ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ రెండింటినీ పరిగణనలోకి తీసుకునే మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి కొలమానం. తరగతుల పంపిణీలో అసమతుల్యత ఉన్న పరిస్థితుల్లో F1 స్కోర్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఒకరి స్వంత K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ను వర్తింపజేసేటప్పుడు. ఈ ప్రక్రియ డేటా యాదృచ్ఛికంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మోడల్ పనితీరు మూల్యాంకనాన్ని సాధించడానికి అవసరం. షఫుల్ చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును కొలవడంలో మూల్యాంకన డేటా పాత్ర ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును కొలవడంలో మూల్యాంకన డేటా కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది మరియు ఇచ్చిన సమస్యను పరిష్కరించడంలో దాని ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం Google సాధనాల సందర్భంలో, మూల్యాంకన డేటా ఇలా పనిచేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసం కోసం Google సాధనాలు, గూగుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ అవలోకనం, పరీక్ష సమీక్ష