శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం మధ్య సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడిన డేటా 80% నుండి 20% వరకు విభజించబడిందా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం మధ్య సాధారణ విభజన స్థిరంగా లేదు మరియు వివిధ కారకాలపై ఆధారపడి మారవచ్చు. అయినప్పటికీ, శిక్షణ కోసం డేటాలో గణనీయమైన భాగాన్ని కేటాయించాలని సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడింది, సాధారణంగా దాదాపు 70-80%, మరియు మిగిలిన భాగాన్ని మూల్యాంకనం కోసం రిజర్వ్ చేయండి, ఇది దాదాపు 20-30% ఉంటుంది. ఈ విభజన దానిని నిర్ధారిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
Tensorflow లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల (DNNs) శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం ఉపయోగించవచ్చా?
TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి డెవలపర్లు మరియు పరిశోధకులను ఎనేబుల్ చేసే సాధనాలు, లైబ్రరీలు మరియు వనరుల సమగ్ర పర్యావరణ వ్యవస్థను అందిస్తుంది. డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల (DNNలు) సందర్భంలో, TensorFlow ఈ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడమే కాకుండా సులభతరం చేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, మరింత ఉత్పాదక యంత్ర అభ్యాసం కోసం టెన్సార్ ఫ్లో హబ్
శిక్షణ సమయంలో డేటాసెట్లో అనేకసార్లు పునరావృతం చేయడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్కు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, డేటాసెట్లో అనేకసార్లు పునరావృతం చేయడం సాధారణ పద్ధతి. యుగం-ఆధారిత శిక్షణగా పిలువబడే ఈ ప్రక్రియ, మోడల్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో మరియు మెరుగైన సాధారణీకరణను సాధించడంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది. శిక్షణ సమయంలో డేటాసెట్ను అనేకసార్లు పునరావృతం చేయడానికి ప్రధాన కారణం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, నాడీ నెట్వర్క్, శిక్షణ నమూనా, పరీక్ష సమీక్ష
నాడీ యంత్ర అనువాద నమూనా యొక్క నిర్మాణం ఏమిటి?
న్యూరల్ మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ (NMT) మోడల్ అనేది మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ రంగంలో విప్లవాత్మకమైన ఒక లోతైన అభ్యాస-ఆధారిత విధానం. మూలం మరియు లక్ష్య భాషల మధ్య మ్యాపింగ్ను నేరుగా మోడలింగ్ చేయడం ద్వారా అధిక-నాణ్యత అనువాదాలను రూపొందించగల సామర్థ్యం కారణంగా ఇది గణనీయమైన ప్రజాదరణ పొందింది. ఈ సమాధానంలో, మేము హైలైట్ చేస్తూ, NMT మోడల్ నిర్మాణాన్ని అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసం, పైథాన్ మరియు టెన్సార్ఫ్లో చాట్బాట్ను సృష్టించడం, ఒక మోడల్ శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
AI పాంగ్ గేమ్లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ అవుట్పుట్ ఎలా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది?
TensorFlow.jsని ఉపయోగించి అమలు చేయబడిన AI పాంగ్ గేమ్లో, న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క అవుట్పుట్ గేమ్ను నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు ఆటగాడి చర్యలకు ప్రతిస్పందించడానికి వీలు కల్పించే విధంగా సూచించబడుతుంది. ఇది ఎలా సాధించబడుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి, గేమ్ మెకానిక్స్ మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ పాత్ర యొక్క వివరాలను పరిశీలిద్దాం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, TensorFlow.js తో బ్రౌజర్లో లోతైన అభ్యాసం, TensorFlow.js లో AI పాంగ్, పరీక్ష సమీక్ష
`ఫిట్` ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి మన నెట్వర్క్కు ఎలా శిక్షణ ఇవ్వాలి? శిక్షణ సమయంలో ఏ పారామితులను సర్దుబాటు చేయవచ్చు?
టెన్సర్ఫ్లోలోని `ఫిట్` ఫంక్షన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది ఇన్పుట్ డేటా మరియు కావలసిన అవుట్పుట్ ఆధారంగా మోడల్ పారామితుల యొక్క బరువులు మరియు పక్షపాతాలను సర్దుబాటు చేయడం. ఈ ప్రక్రియను ఆప్టిమైజేషన్ అని పిలుస్తారు మరియు నెట్వర్క్ తెలుసుకోవడానికి మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి కీలకమైనది. శిక్షణ
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్కు శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
శిక్షణకు ముందు సేవ్ చేయబడిన మోడల్ ఇప్పటికే ఉందో లేదో తనిఖీ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, శిక్షణ ప్రక్రియను ప్రారంభించే ముందు సేవ్ చేయబడిన మోడల్ ఇప్పటికే ఉందో లేదో తనిఖీ చేయడం ముఖ్యం. ఈ దశ అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది మరియు శిక్షణ వర్క్ఫ్లో గొప్పగా ప్రయోజనం పొందవచ్చు. కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)ని ఉపయోగించే సందర్భంలో, తనిఖీ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం, నెట్వర్క్కు శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
చర్యను అంచనా వేయడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు ప్రతి గేమ్ పునరావృత సమయంలో చర్య ఎలా ఎంచుకోబడుతుంది?
ప్రతి గేమ్ పునరావృత సమయంలో చర్యను అంచనా వేయడానికి నాడీ నెట్వర్క్ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, నాడీ నెట్వర్క్ అవుట్పుట్ ఆధారంగా చర్య ఎంపిక చేయబడుతుంది. న్యూరల్ నెట్వర్క్ గేమ్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు సాధ్యమయ్యే చర్యలపై సంభావ్యత పంపిణీని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఎంచుకున్న చర్య దాని ఆధారంగా ఎంపిక చేయబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఓపెన్ AI తో ఆట ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం, నెట్వర్క్ను పరీక్షిస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ డెఫినిషన్ ఫంక్షన్లో ఇన్పుట్ లేయర్ను ఎలా సృష్టించాలి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ డెఫినిషన్ ఫంక్షన్లో ఇన్పుట్ లేయర్ను రూపొందించడానికి, మేము న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క ప్రాథమిక భావనలను మరియు మొత్తం నిర్మాణంలో ఇన్పుట్ లేయర్ పాత్రను అర్థం చేసుకోవాలి. TensorFlow మరియు OpenAIని ఉపయోగించి గేమ్ ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇచ్చే సందర్భంలో, ఇన్పుట్ లేయర్ ఇలా పనిచేస్తుంది
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క లక్ష్యం ఏమిటి మరియు ఇది సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్ నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క లక్ష్యం ఏమిటంటే, కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా, అనుభవం నుండి స్వయంచాలకంగా నేర్చుకునేందుకు మరియు మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పించే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడం. ఇది సాంప్రదాయిక ప్రోగ్రామింగ్ నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ నిర్దిష్ట విధులను నిర్వహించడానికి స్పష్టమైన సూచనలు అందించబడతాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్లో నమూనాలను నేర్చుకునే మరియు అంచనాలను రూపొందించే నమూనాల సృష్టి మరియు శిక్షణ ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఓపెన్ AI తో ఆట ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం, పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష