ఈ ప్రతిపాదన నిజమా లేదా అబద్ధమా "వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ కోసం ఫలితం తరగతుల మధ్య సంభావ్యత పంపిణీగా ఉండాలి."
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాస రంగంలో, వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు మరిన్ని వంటి పనుల కోసం ప్రాథమిక సాధనాలు. వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క అవుట్పుట్ గురించి చర్చిస్తున్నప్పుడు, తరగతుల మధ్య సంభావ్యత పంపిణీ యొక్క భావనను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. అన్న ప్రకటన
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అనేది లోతైన అభ్యాస రంగంలో, ప్రత్యేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ల సందర్భంలో తరచుగా ఉపయోగించే టెక్నిక్. ప్రముఖ డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ అయిన టెన్సర్ఫ్లోలో, ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల ద్వారా సులభంగా ప్రాసెస్ చేయగల ఫార్మాట్లో వర్గీకరణ డేటాను సూచించడానికి ఉపయోగించే ఒక పద్ధతి. లో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, TF నేర్చుకోండి
మద్దతు వెక్టర్ అంటే ఏమిటి?
సపోర్ట్ వెక్టర్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ల (SVMలు) ప్రాంతంలో ఒక ప్రాథమిక భావన. SVMలు అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గారిథమ్ల యొక్క శక్తివంతమైన తరగతి. మద్దతు వెక్టార్ యొక్క భావన SVMలు ఎలా పని చేస్తాయి మరియు ఎలా ఉంటాయి అనేదానికి ఆధారం
నిర్ణయం చెట్టు అంటే ఏమిటి?
నిర్ణయం చెట్టు అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడిన శక్తివంతమైన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం. ఇది ఇచ్చిన డేటాసెట్ యొక్క లక్షణాలు లేదా లక్షణాల ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించే నియమాల సమితి యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం. డేటా ఉన్న సందర్భాల్లో డెసిషన్ ట్రీలు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి
IP చిరునామాల వర్గీకరణ ఏమిటి?
IP చిరునామాల వర్గీకరణ, కంప్యూటర్ నెట్వర్కింగ్ మరియు ఇంటర్నెట్ ప్రోటోకాల్ల సందర్భంలో, IP చిరునామాల వర్గీకరణ మరియు సంస్థను సూచిస్తుంది. IP, లేదా ఇంటర్నెట్ ప్రోటోకాల్, ఇంటర్నెట్ ద్వారా పరికరాల మధ్య కమ్యూనికేషన్ను ప్రారంభించే ప్రాథమిక ప్రోటోకాల్. నెట్వర్క్లోని పరికరాలను గుర్తించడంలో మరియు గుర్తించడంలో IP చిరునామాలు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. అర్థం చేసుకోవడం
- ప్రచురింపబడి సైబర్, EITC/IS/CNF కంప్యూటర్ నెట్వర్కింగ్ ఫండమెంటల్స్, ఇంటర్నెట్ ప్రోటోకాల్స్, IP చిరునామాలకు పరిచయం
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఎలా సృష్టించాలి?
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను సృష్టించే ప్రక్రియ అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, అదృశ్య డేటా యొక్క స్వభావాన్ని మరియు దానిని మెషిన్ లెర్నింగ్ పనులలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. ఆధారిత అభ్యాస అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
వర్గీకరణ పనులలో ఫీచర్ వెలికితీత కోసం సాధారణ అల్గారిథమ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఫీచర్ వెలికితీత అనేది ఒక కీలకమైన దశ, ఎందుకంటే ఇందులో ముడి డేటాను ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల ద్వారా ఉపయోగించగల ముఖ్యమైన లక్షణాల సమితిగా మార్చడం ఉంటుంది. ఈ సందర్భంలో, వర్గీకరణ అనేది ఒక నిర్దిష్ట పని, ఇది డేటాను ముందే నిర్వచించిన తరగతులు లేదా వర్గాలుగా వర్గీకరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఫీచర్ కోసం సాధారణంగా ఉపయోగించే ఒక అల్గోరిథం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అనేది వర్గీకరణ పనుల కోసం ఒక ప్రసిద్ధ అల్గారిథమ్. వర్గీకరణ కోసం SVMని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, డేటా పాయింట్లను వివిధ తరగతులుగా ఉత్తమంగా వేరుచేసే హైపర్ప్లేన్ను కనుగొనడం కీలక దశల్లో ఒకటి. హైపర్ప్లేన్ కనుగొనబడిన తర్వాత, కొత్త డేటా పాయింట్ యొక్క వర్గీకరణ
K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందగల మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుందా?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం వాస్తవానికి శిక్షణ ఇవ్వదగిన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుంది. KNN అనేది నాన్-పారామెట్రిక్ అల్గోరిథం, ఇది వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనులు రెండింటికీ ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది ఒక రకమైన ఉదాహరణ-ఆధారిత అభ్యాసం, ఇక్కడ శిక్షణ డేటాలో ఇప్పటికే ఉన్న ఉదాహరణలతో సారూప్యత ఆధారంగా కొత్త సందర్భాలు వర్గీకరించబడతాయి. KNN
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి దరఖాస్తు
శిక్షణ పొందిన డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును మీరు ఎలా అంచనా వేయగలరు?
శిక్షణ పొందిన లోతైన అభ్యాస నమూనా పనితీరును అంచనా వేయడానికి, అనేక కొలమానాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ మూల్యాంకన పద్ధతులు పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు తమ నమూనాల ప్రభావం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తాయి, వారి పనితీరు మరియు అభివృద్ధి కోసం సంభావ్య ప్రాంతాలపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము సాధారణంగా ఉపయోగించే వివిధ మూల్యాంకన పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో లోతైన అభ్యాసం, పరీక్ష సమీక్ష