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.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
క్లౌడ్ SQL మరియు క్లౌడ్ స్పానర్ మధ్య తేడా ఏమిటి
క్లౌడ్ SQL మరియు క్లౌడ్ స్పానర్ అనేవి Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) అందించే రెండు ప్రసిద్ధ డేటాబేస్ సేవలు, ఇవి విభిన్న వినియోగ సందర్భాలను అందిస్తాయి మరియు విభిన్న లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి. క్లౌడ్ SQL అనేది పూర్తిగా నిర్వహించబడే రిలేషనల్ డేటాబేస్ సేవ, ఇది క్లౌడ్లో MySQL, PostgreSQL మరియు SQL సర్వర్ డేటాబేస్లను అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ఇది సుపరిచితమైన SQL ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి అవలోకనం, GCP డేటా మరియు నిల్వ అవలోకనం
శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ కీలకమైన అంశం. ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ దాని పనితీరును పెంచడానికి మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు భారీ డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ముఖ్యమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను ఉపయోగించి నమూనాల శిక్షణ మరియు నమూనాలను సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో
డేటాబేస్లో సంబంధిత సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా చాట్బాట్ను రూపొందించేటప్పుడు డీప్ లెర్నింగ్ విత్ టెన్సర్ఫ్లో డొమైన్లో పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి డేటాబేస్లో సంబంధిత సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం చాలా కీలకం. డేటాబేస్లు డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు తిరిగి పొందడానికి నిర్మాణాత్మక మరియు వ్యవస్థీకృత విధానాన్ని అందిస్తాయి, సమర్థవంతమైన డేటా నిర్వహణను ప్రారంభించడం మరియు వివిధ కార్యకలాపాలను సులభతరం చేయడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసం, పైథాన్ మరియు టెన్సార్ఫ్లో చాట్బాట్ను సృష్టించడం, డేటా నిర్మాణం, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాబేస్లో డేటాను సేవ్ చేస్తున్నప్పుడు PHPలో "ఇన్క్లూడ్" స్టేట్మెంట్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
డేటాబేస్కు డేటాను సేవ్ చేసేటప్పుడు PHPలోని "ఇన్క్లూడ్" స్టేట్మెంట్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది డెవలపర్లు కోడ్ని మళ్లీ ఉపయోగించుకోవడానికి మరియు వారి అప్లికేషన్ల నిర్వహణ మరియు స్కేలబిలిటీని మెరుగుపరచడానికి అనుమతించే శక్తివంతమైన ఫీచర్. బాహ్య ఫైల్లను చేర్చడం ద్వారా, డెవలపర్లు వారి కోడ్ను మాడ్యులరైజ్ చేయవచ్చు మరియు విభిన్న ఆందోళనలను వేరు చేయవచ్చు, తద్వారా నిర్వహించడం మరియు నవీకరించడం సులభం అవుతుంది.
- ప్రచురింపబడి వెబ్ డెవలప్మెంట్, EITC/WD/PMSF PHP మరియు MySQL ఫండమెంటల్స్, MySQL తో అభివృద్ధి చెందుతోంది, డేటాబేస్కు డేటాను సేవ్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
MySQL అంటే ఏమిటి మరియు వెబ్ అభివృద్ధిలో ఇది సాధారణంగా ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది?
MySQL అనేది విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ రిలేషనల్ డేటాబేస్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్ (RDBMS), ఇది సాధారణంగా వెబ్ డెవలప్మెంట్లో ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది మొట్టమొదట 1995లో ప్రవేశపెట్టబడింది మరియు అప్పటి నుండి ప్రపంచంలోని అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన డేటాబేస్ సిస్టమ్లలో ఒకటిగా మారింది. MySQL దాని విశ్వసనీయత, స్కేలబిలిటీ మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కోసం ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది వెబ్కు ప్రాధాన్యతనిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి వెబ్ డెవలప్మెంట్, EITC/WD/PMSF PHP మరియు MySQL ఫండమెంటల్స్, MySQL తో ప్రారంభించడం, MySQL పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
Node.js అభివృద్ధి వెనుక ఉన్న ప్రేరణ ఏమిటి?
వెబ్ అప్లికేషన్లలో ఏకకాల కనెక్షన్లు మరియు నిజ-సమయ డేటా మార్పిడిని నిర్వహించడానికి స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన పరిష్కారం యొక్క ఆవశ్యకతతో Node.js అభివృద్ధి ప్రేరేపించబడింది. జావాస్క్రిప్ట్, వెబ్ యొక్క వాస్తవ భాష కావడంతో, ఇంటరాక్టివ్ వెబ్ ఇంటర్ఫేస్లను రూపొందించడానికి క్లయింట్ వైపు ఇప్పటికే విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది. అయినప్పటికీ, సాంప్రదాయ వెబ్ సర్వర్లు రూపొందించబడలేదు
- ప్రచురింపబడి వెబ్ డెవలప్మెంట్, EITC/WD/JSF జావాస్క్రిప్ట్ ఫండమెంటల్స్, పరిచయం, జావా vs జావాస్క్రిప్ట్, పరీక్ష సమీక్ష
స్కేలబిలిటీ మరియు శిక్షణ ప్రక్రియ పరంగా K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం యొక్క కొన్ని పరిమితులు ఏమిటి?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో జనాదరణ పొందిన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే వర్గీకరణ అల్గోరిథం. ఇది ఒక కొత్త డేటా పాయింట్కి దాని పొరుగు డేటా పాయింట్ల సారూప్యత ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించే నాన్-పారామెట్రిక్ పద్ధతి. KNN దాని బలాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, స్కేలబిలిటీ మరియు ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారితో వర్గీకరణ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష