నమూనాలో లేని నష్టం ధ్రువీకరణ నష్టమా?
డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకించి మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు పనితీరు అంచనాల సందర్భంలో, నమూనా వెలుపల నష్టం మరియు ధ్రువీకరణ నష్టం మధ్య వ్యత్యాసం అత్యంత ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది. వారి లోతైన అభ్యాస నమూనాల సమర్థత మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను అర్థం చేసుకునే లక్ష్యంతో అభ్యాసకులకు ఈ భావనలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. ఈ నిబంధనలలోని చిక్కులను పరిశోధించడానికి,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
ఏ అల్గారిథమ్కు ఇతర వాటి కంటే ఎక్కువ డేటా అవసరమో తెలుసుకోవడం ఎలా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, వివిధ అల్గారిథమ్లకు అవసరమైన డేటా మొత్తం వాటి సంక్లిష్టత, సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలు మరియు పరిష్కరించబడే సమస్య యొక్క స్వభావాన్ని బట్టి మారవచ్చు. సమర్థవంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ను రూపొందించడంలో ఏ అల్గారిథమ్కు మరొకదాని కంటే ఎక్కువ డేటా అవసరమో నిర్ణయించడం అనేది కీలకమైన అంశం. వివిధ అంశాలను అన్వేషిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
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
మోడల్ యొక్క శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఇతర డేటాను ఉపయోగించడం అవసరమా?
యంత్ర అభ్యాస రంగంలో, నమూనాల శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం అదనపు డేటాను ఉపయోగించడం నిజంగా అవసరం. ఒకే డేటాసెట్ని ఉపయోగించి మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మూల్యాంకనం చేయడం సాధ్యమైనప్పటికీ, ఇతర డేటాను చేర్చడం వల్ల మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలు బాగా పెరుగుతాయి. లో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డేటాసెట్ పెద్దదైతే మూల్యాంకనం తక్కువ అవసరం, అంటే మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించిన డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం డేటాసెట్ యొక్క పెరిగిన పరిమాణంతో తగ్గించబడుతుందనేది సరైనదేనా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మూల్యాంకన ప్రక్రియలో డేటాసెట్ పరిమాణం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటాసెట్ పరిమాణం మరియు మూల్యాంకన అవసరాల మధ్య సంబంధం సంక్లిష్టమైనది మరియు వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించే డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం అనేది సాధారణంగా నిజం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
పరీక్ష డేటా సెట్ అంటే ఏమిటి?
పరీక్ష డేటా సెట్, మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే డేటా యొక్క ఉపసమితి. మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే శిక్షణ డేటా సెట్ నుండి ఇది భిన్నంగా ఉంటుంది. పరీక్ష డేటా సెట్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ఎంత బాగా అంచనా వేయడమే
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డేటాను శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ సెట్లుగా విభజించడం ఎందుకు ముఖ్యం? ధృవీకరణ కోసం సాధారణంగా ఎంత డేటా కేటాయించబడుతుంది?
డేటాను శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ సెట్లుగా విభజించడం అనేది లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు (CNNలు) శిక్షణ ఇవ్వడంలో కీలకమైన దశ. ఈ ప్రక్రియ మా మోడల్ యొక్క పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది, అలాగే ఓవర్ ఫిట్టింగ్ను నిరోధించవచ్చు. ఈ రంగంలో, కొంత భాగాన్ని కేటాయించడం సాధారణ పద్ధతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్, పరీక్ష సమీక్ష
సరైన అభ్యాస రేటును ఎంచుకోవడం ఎందుకు ముఖ్యం?
డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో తగిన అభ్యాస రేటును ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది శిక్షణ ప్రక్రియ మరియు నాడీ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క మొత్తం పనితీరును నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. శిక్షణ దశలో మోడల్ దాని పారామితులను అప్డేట్ చేసే దశ పరిమాణాన్ని అభ్యాస రేటు నిర్ణయిస్తుంది. బాగా ఎంపిక చేసుకున్న అభ్యాస రేటు దారి తీస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, నాడీ నెట్వర్క్, శిక్షణ నమూనా, పరీక్ష సమీక్ష
లోతైన అభ్యాసంలో MNIST డేటాసెట్తో పని చేస్తున్నప్పుడు డేటాను షఫుల్ చేయడం ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
లోతైన అభ్యాసంలో MNIST డేటాసెట్తో పని చేస్తున్నప్పుడు డేటాను షఫుల్ చేయడం అనేది ఒక ముఖ్యమైన దశ. MNIST డేటాసెట్ అనేది కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే బెంచ్మార్క్ డేటాసెట్. ఇది చేతితో వ్రాసిన అంకెల చిత్రాల యొక్క పెద్ద సేకరణను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి చిత్రంలో సూచించబడిన అంకెలను సూచించే సంబంధిత లేబుల్లు ఉంటాయి. ది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, సమితులు, పరీక్ష సమీక్ష
డీప్ లెర్నింగ్లో డేటాసెట్లను శిక్షణ మరియు టెస్టింగ్గా విభజించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డీప్ లెర్నింగ్లో డేటాను శిక్షణగా విభజించడం మరియు డేటాసెట్లను పరీక్షించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడం. కనిపించని డేటాపై మోడల్ ఎంత బాగా అంచనా వేయగలదో అంచనా వేయడానికి మరియు అతిగా అమర్చడాన్ని నివారించడానికి ఈ అభ్యాసం చాలా అవసరం, ఇది మోడల్ చాలా ప్రత్యేకమైనది అయినప్పుడు జరుగుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, సమితులు, పరీక్ష సమీక్ష