ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ఏదైనా ప్రాజెక్ట్ విజయవంతం కావడానికి తగిన అల్గారిథమ్ని ఎంచుకోవడం చాలా కీలకం. ఎంచుకున్న అల్గోరిథం నిర్దిష్ట పనికి తగినది కానప్పుడు, అది ఉపశీర్షిక ఫలితాలు, పెరిగిన గణన ఖర్చులు మరియు వనరుల అసమర్థ వినియోగానికి దారి తీస్తుంది. అందువల్ల, కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం
సహజ గ్రాఫ్లలో సహ-సంభవించే గ్రాఫ్లు, సైటేషన్ గ్రాఫ్లు లేదా టెక్స్ట్ గ్రాఫ్లు ఉన్నాయా?
సహజ గ్రాఫ్లు విభిన్న శ్రేణి గ్రాఫ్ నిర్మాణాలను కలిగి ఉంటాయి, ఇవి వివిధ వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో ఎంటిటీల మధ్య సంబంధాలను మోడల్ చేస్తాయి. సహ-సంఘటన గ్రాఫ్లు, సైటేషన్ గ్రాఫ్లు మరియు టెక్స్ట్ గ్రాఫ్లు వివిధ రకాల సంబంధాలను సంగ్రహించే సహజ గ్రాఫ్లకు అన్ని ఉదాహరణలు మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో వివిధ అప్లికేషన్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. సహ-సంఘటన గ్రాఫ్లు సహ-సంఘటనను సూచిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో ప్రతి దృష్టాంతానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నమూనాలను నేర్చుకునేందుకు మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలుగా దానిని అధిక మొత్తంలో డేటాకు బహిర్గతం చేయడం ఉంటుంది. శిక్షణ దశలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పునరావృతాల శ్రేణికి లోనవుతుంది, ఇక్కడ అది కనిష్టీకరించడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
మెషిన్ లెర్నింగ్ చేసే AI మోడల్ను ఎలా అమలు చేస్తారు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లను నిర్వహించే AI మోడల్ను అమలు చేయడానికి, మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఉన్న ప్రాథమిక భావనలు మరియు ప్రక్రియలను అర్థం చేసుకోవాలి. మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క ఉపసమితి, ఇది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి సిస్టమ్లను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ మరియు సాధనాలను అందిస్తుంది
జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ (GPT) మోడల్ అంటే ఏమిటి?
జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ (GPT) అనేది ఒక రకమైన కృత్రిమ మేధస్సు మోడల్, ఇది మానవ-వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించుకుంటుంది. GPT మోడల్లు విస్తారమైన మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై ముందే శిక్షణ పొందాయి మరియు టెక్స్ట్ జనరేషన్, అనువాదం, సారాంశం మరియు ప్రశ్న-సమాధానం వంటి నిర్దిష్ట పనుల కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయబడతాయి. యంత్ర అభ్యాస సందర్భంలో, ముఖ్యంగా లోపల
API ప్రతిస్పందన నుండి మేము అన్ని ఆబ్జెక్ట్ ఉల్లేఖనాలను ఎలా సంగ్రహించగలము?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ – Google Vision API – అధునాతన చిత్రాల అవగాహన – ఆబ్జెక్ట్ల గుర్తింపు రంగంలో API యొక్క ప్రతిస్పందన నుండి అన్ని ఆబ్జెక్ట్ ఉల్లేఖనాలను సంగ్రహించడానికి, మీరు API అందించిన ప్రతిస్పందన ఆకృతిని ఉపయోగించవచ్చు, ఇందులో గుర్తించబడిన ఆబ్జెక్ట్ల జాబితా కూడా ఉంటుంది. బౌండింగ్ బాక్స్లు మరియు కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్లు. అన్వయించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, వస్తువులను గుర్తించడం, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్ విజన్ API మరియు దాని సామర్థ్యాల గురించి డెవలపర్లు ఎక్కడ మరింత తెలుసుకోవచ్చు?
క్లౌడ్ విజన్ API మరియు దాని సామర్థ్యాల గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకునే డెవలపర్లకు అనేక వనరులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. క్లౌడ్ విజన్ API యొక్క ఫీచర్లను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడంలో డెవలపర్లకు సహాయం చేయడానికి ఈ వనరులు వివరణాత్మక సమాచారం, ఉదాహరణలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ను అందిస్తాయి. మొట్టమొదట, Google అందించిన అధికారిక డాక్యుమెంటేషన్ అద్భుతమైన ప్రారంభం
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AIలోని ప్రత్యేక పదజాలం మరియు భావనలకు అనుకూల అనువాద నమూనాలు ఎలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి?
నిర్దిష్ట డొమైన్లు లేదా పరిశ్రమలకు అనుగుణంగా ప్రత్యేక పరిభాష మరియు భావనలను అందించడం ద్వారా కస్టమ్ ట్రాన్స్లేషన్ మోడల్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AI రంగానికి ఎంతో ప్రయోజనం చేకూరుస్తాయి. అధునాతన సాంకేతికతలు మరియు అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి రూపొందించబడిన ఈ నమూనాలు, అనువాదాల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు ఔచిత్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి, చివరికి యంత్ర అనువాద వ్యవస్థల మొత్తం పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి. ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, ఆటోఎంఎల్ అనువాదం, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలోని వేరియబుల్కి ప్రింట్ కాల్ అవుట్పుట్ని కేటాయించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్లో తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం ప్రింట్ చేసిన సమాచారాన్ని క్యాప్చర్ చేయడం మరియు మార్చడమే TensorFlowలోని వేరియబుల్కు ప్రింట్ కాల్ అవుట్పుట్ని కేటాయించడం. TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సమగ్రమైన సాధనాలు మరియు కార్యాచరణలను అందిస్తుంది.
మీరు స్థానికంగా జూపిటర్ నోట్బుక్ను ఎలా ప్రారంభించాలి?
స్థానికంగా జూపిటర్ నోట్బుక్ ప్రారంభించడానికి, మీరు కొన్ని దశలను అనుసరించాలి. జూపిటర్ నోట్బుక్ అనేది ఓపెన్ సోర్స్ వెబ్ అప్లికేషన్, ఇది ప్రత్యక్ష కోడ్, సమీకరణాలు, విజువలైజేషన్లు మరియు కథన వచనాన్ని కలిగి ఉన్న పత్రాలను సృష్టించడానికి మరియు భాగస్వామ్యం చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది ఇంటరాక్టివ్ డేటా అన్వేషణ కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, జూపిటర్తో కలిసి పనిచేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2