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
సమిష్టి అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇది బహుళ మోడల్లను కలపడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. బహుళ బలహీన అభ్యాసకులను కలపడం ద్వారా ఏదైనా వ్యక్తిగత మోడల్ కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరిచే బలమైన అభ్యాసకుడిని సృష్టించగలదనే ఆలోచనను ఇది ప్రభావితం చేస్తుంది. ప్రిడిక్టివ్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఈ విధానం వివిధ యంత్ర అభ్యాస పనులలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది,
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతాలను ఎలా గుర్తించవచ్చు మరియు ఈ పక్షపాతాలను ఎలా నిరోధించవచ్చు?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో పక్షపాతాలను గుర్తించడం అనేది న్యాయమైన మరియు నైతిక AI వ్యవస్థలను నిర్ధారించడంలో కీలకమైన అంశం. డేటా సేకరణ, ప్రీప్రాసెసింగ్, ఫీచర్ ఎంపిక, మోడల్ శిక్షణ మరియు విస్తరణతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్ యొక్క వివిధ దశల నుండి పక్షపాతాలు తలెత్తవచ్చు. పక్షపాతాలను గుర్తించడం అనేది గణాంక విశ్లేషణ, డొమైన్ పరిజ్ఞానం మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనల కలయికను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
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
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ అవసరమా?
పైథాన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్, దాని సరళత, బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు ML టాస్క్లకు మద్దతు ఇచ్చే అనేక లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ల లభ్యత కారణంగా. ML కోసం పైథాన్ను ఉపయోగించడం అవసరం కానప్పటికీ, దీనిని చాలా మంది అభ్యాసకులు మరియు పరిశోధకులు సిఫార్సు చేస్తారు మరియు ఇష్టపడతారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
సెమీ-పర్యవేక్షించిన అభ్యాసానికి కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం (మొత్తం డేటా లేబుల్ చేయబడినది) మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం (డేటా లేబుల్ చేయబడని చోట) మధ్య ఉండే యంత్ర అభ్యాస నమూనా. సెమీ-పర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్లో, అల్గోరిథం తక్కువ మొత్తంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా మరియు పెద్ద మొత్తంలో లేబుల్ చేయని డేటా కలయిక నుండి నేర్చుకుంటుంది. పొందేటప్పుడు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని శిక్షణను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో ఒకరికి ఎలా తెలుసు?
పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది రెండు ప్రాథమిక రకాల మెషీన్ లెర్నింగ్ నమూనాలు, ఇవి డేటా యొక్క స్వభావం మరియు చేతిలో ఉన్న పని యొక్క లక్ష్యాల ఆధారంగా విభిన్న ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. సమర్థవంతమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడంలో పర్యవేక్షించబడే శిక్షణ మరియు పర్యవేక్షించబడని శిక్షణను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. ఈ రెండు విధానాల మధ్య ఎంపిక ఆధారపడి ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
ఒక మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిందో లేదో ఎలా తెలుస్తుంది? ఖచ్చితత్వం కీలక సూచిక మరియు అది 90% కంటే ఎక్కువగా ఉండాలా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిందో లేదో నిర్ణయించడం మోడల్ డెవలప్మెంట్ ప్రాసెస్లో కీలకమైన అంశం. మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో ఖచ్చితత్వం ఒక ముఖ్యమైన మెట్రిక్ (లేదా కీలకమైన మెట్రిక్ కూడా) అయితే, ఇది బాగా శిక్షణ పొందిన మోడల్కు ఏకైక సూచిక కాదు. 90% కంటే ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడం అనేది విశ్వవ్యాప్తం కాదు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది సంక్లిష్ట డేటాను స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు సమాచార నిర్ణయాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి యంత్రాలను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
లేబుల్ చేయబడిన డేటా అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) సందర్భంలో మరియు ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో లేబుల్ చేయబడిన డేటా, నిర్దిష్ట లేబుల్లు లేదా వర్గాలతో ఉల్లేఖించబడిన లేదా గుర్తించబడిన డేటాసెట్ను సూచిస్తుంది. ఈ లేబుల్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేదా రిఫరెన్స్గా పనిచేస్తాయి. వారితో డేటా పాయింట్లను అనుబంధించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి