అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, అల్గోరిథం పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను నిర్ణయించడంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన పారామీటర్లు. వారు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకోలేదు; బదులుగా, వారు అభ్యాస ప్రక్రియను నియంత్రిస్తారు. దీనికి విరుద్ధంగా, శిక్షణ సమయంలో బరువులు వంటి మోడల్ పారామితులు నేర్చుకుంటారు
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని యుగాల సంఖ్య మరియు ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మధ్య సంబంధం మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన అంశం. ఒక యుగం అనేది మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్ను సూచిస్తుంది. యుగాల సంఖ్య అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 1
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం అన్నీ హైపర్పారామీటర్లా?
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం మెషిన్ లెర్నింగ్లో నిజానికి కీలకమైన అంశాలు మరియు వీటిని సాధారణంగా హైపర్పారామీటర్లుగా సూచిస్తారు. ఈ భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఒక్కొక్క పదాన్ని ఒక్కొక్కటిగా పరిశోధిద్దాం. బ్యాచ్ పరిమాణం: బ్యాచ్ పరిమాణం అనేది శిక్షణ సమయంలో మోడల్ బరువులు నవీకరించబడటానికి ముందు ప్రాసెస్ చేయబడిన నమూనాల సంఖ్యను నిర్వచించే హైపర్పారామీటర్. ఇది ఆడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
ML ట్యూనింగ్ పారామితులు మరియు హైపర్పారామీటర్లు ఒకదానికొకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉంటాయి?
ట్యూనింగ్ పారామితులు మరియు హైపర్పారామీటర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో సంబంధిత అంశాలు. ట్యూనింగ్ పారామితులు నిర్దిష్ట మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్కు ప్రత్యేకమైనవి మరియు శిక్షణ సమయంలో అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. మరోవైపు, హైపర్పారామీటర్లు అనేవి డేటా నుండి నేర్చుకోని పారామీటర్లు అయితే ముందుగా సెట్ చేయబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
హైపర్పారామీటర్లు అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లను అర్థం చేసుకోవడానికి, ముందుగా మెషీన్ లెర్నింగ్ భావనను గ్రహించడం చాలా ముఖ్యం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపసమితి, ఇది డేటా నుండి నేర్చుకోగల అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణ నమూనాలు, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు అంచనాల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ఉంటుంది. అటువంటి అల్గోరిథం గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం. గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అనేది అనేక బలహీన అభ్యాసకులను మిళితం చేసే శక్తివంతమైన సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2
అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల అంతర్గత పనితీరును లోతుగా పరిశోధించడం ఎందుకు అవసరం?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లలో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి, వాటి అంతర్గత పనితీరును లోతుగా పరిశోధించడం అవసరం. డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది, ఇక్కడ సంక్లిష్టమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లు గేమ్స్ ఆడటం వంటి పనులను చేయడానికి శిక్షణ పొందుతాయి. ఈ అల్గారిథమ్ల యొక్క అంతర్లీన విధానాలు మరియు సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మేము సమాచారాన్ని అందించగలము
- 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
AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ని ఉపయోగించడానికి అర్థం చేసుకోవలసిన మూడు పదాలు ఏమిటి?
Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్లో AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి, అధ్యయనం, ట్రయల్ మరియు కొలత అనే మూడు కీలక పదాలను గ్రహించడం చాలా అవసరం. ఈ నిబంధనలు AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ యొక్క సామర్థ్యాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రభావితం చేయడానికి పునాదిని ఏర్పరుస్తాయి. ముందుగా, ఒక అధ్యయనం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉద్దేశించిన ఆర్కెస్ట్రేటెడ్ ట్రయల్స్ సెట్ను సూచిస్తుంది a
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, AI ప్లాట్ఫాం ఆప్టిమైజర్, పరీక్ష సమీక్ష
నాన్-మెషిన్-లెర్నింగ్ సిస్టమ్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ అనేది Google క్లౌడ్ అందించే శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది నాన్-మెషిన్-లెర్నింగ్ సిస్టమ్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది ప్రాథమికంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం కోసం రూపొందించబడినప్పటికీ, ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్లను వర్తింపజేయడం ద్వారా ML-యేతర సిస్టమ్ల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కూడా దీనిని ఉపయోగించుకోవచ్చు. AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడానికి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, AI ప్లాట్ఫాం ఆప్టిమైజర్, పరీక్ష సమీక్ష
మీరు మీ మోడల్ పనితీరుతో తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన చిత్రాలను లేదా ఇతర సమస్యలను గుర్తిస్తే మీరు ఏమి చేయవచ్చు?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లతో పని చేస్తున్నప్పుడు, మోడల్ పనితీరుతో తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన చిత్రాలు లేదా ఇతర సమస్యలను ఎదుర్కోవడం అసాధారణం కాదు. డేటాను లేబుల్ చేయడంలో మానవ తప్పిదాలు, శిక్షణ డేటాలోని పక్షపాతాలు లేదా మోడల్ యొక్క పరిమితులు వంటి వివిధ కారణాల వల్ల ఈ సమస్యలు తలెత్తుతాయి. అయితే, వీటిని పరిష్కరించడం చాలా ముఖ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2