లోతైన అభ్యాస నమూనా ద్వారా అంచనాలను వివరించడానికి కొన్ని పద్ధతులు ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ చేసిన అంచనాలను వివరించడం దాని ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం మరియు మోడల్ ద్వారా నేర్చుకున్న అంతర్లీన నమూనాలపై అంతర్దృష్టులను పొందడం వంటి ముఖ్యమైన అంశం. ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, అంచనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మోడల్ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియపై మన అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి అనేక సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. సాధారణంగా ఉపయోగించే ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, లోతైన అభ్యాసంతో అభివృద్ధి చెందుతోంది, మోడల్ విశ్లేషణ, 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
ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో నిర్దిష్ట నిర్మాణాత్మక డేటాపై దృష్టి పెట్టడం RNNలు ఎలా నేర్చుకోవచ్చు?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ జనరేషన్ (NLG) టాస్క్లలో పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు) విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ఇక్కడ అవి ఇచ్చిన ఇన్పుట్ డేటా ఆధారంగా మానవ-వంటి వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తాయి. కొన్ని సందర్భాల్లో, ఉత్పత్తి ప్రక్రియ సమయంలో నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క నిర్దిష్ట భాగాలపై దృష్టి పెట్టడం RNNలు నేర్చుకోవడం మంచిది. ఈ సామర్థ్యం మోడల్పై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, సహజ భాషా తరం, పరీక్ష సమీక్ష