సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణ కోసం మేము డేటా యొక్క భాగాన్ని నమూనా వెలుపల సెట్గా ఎలా వేరు చేస్తాము?
పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు) వంటి లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించి సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి, నమూనా వెలుపల సెట్గా డేటా భాగాన్ని వేరు చేయడం చాలా అవసరం. కనిపించని డేటాపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని మూల్యాంకనం చేయడానికి ఈ నమూనా వెలుపల సెట్ కీలకం. ఈ అధ్యయన రంగంలో, ప్రత్యేకంగా దృష్టి కేంద్రీకరించడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్లు, క్రిప్టో RNN సన్నివేశాలను సాధారణీకరించడం మరియు సృష్టించడం, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్ ఫైర్స్టోర్ మరియు క్లౌడ్ బిగ్టేబుల్ యొక్క ప్రధాన ఫీచర్లు మరియు వినియోగ కేసులు ఏమిటి?
క్లౌడ్ ఫైర్స్టోర్ మరియు క్లౌడ్ బిగ్టేబుల్ అనేవి Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) అందించే రెండు శక్తివంతమైన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే డేటా నిల్వ పరిష్కారాలు. రెండు సేవలు GCP యొక్క డేటా మరియు స్టోరేజ్ ఆఫర్లలో భాగమైనప్పటికీ, అవి విభిన్నమైన ఫీచర్లను కలిగి ఉంటాయి మరియు విభిన్న అవసరాలను తీర్చగల కేసులను ఉపయోగిస్తాయి. క్లౌడ్ ఫైర్స్టోర్ అనేది ఒక NoSQL డాక్యుమెంట్ డేటాబేస్, ఇది సౌకర్యవంతమైన, స్కేలబుల్ మరియు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి అవలోకనం, GCP డేటా మరియు నిల్వ అవలోకనం, పరీక్ష సమీక్ష