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
శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ కీలకమైన అంశం. ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ దాని పనితీరును పెంచడానికి మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు భారీ డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ముఖ్యమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఎలా సృష్టించాలి?
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను సృష్టించే ప్రక్రియ అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, అదృశ్య డేటా యొక్క స్వభావాన్ని మరియు దానిని మెషిన్ లెర్నింగ్ పనులలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. ఆధారిత అభ్యాస అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను ఉపయోగించి నమూనాల శిక్షణ మరియు నమూనాలను సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో
నష్టం ఫంక్షన్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
యంత్ర అభ్యాస రంగంలో నష్టం ఫంక్షన్ అల్గోరిథం ఒక కీలకమైన భాగం, ప్రత్యేకించి సాదా మరియు సాధారణ అంచనాలను ఉపయోగించి నమూనాలను అంచనా వేసే సందర్భంలో. ఈ డొమైన్లో, లాస్ ఫంక్షన్ అల్గోరిథం మోడల్ యొక్క అంచనా విలువలు మరియు దీనిలో గమనించిన వాస్తవ విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని కొలవడానికి ఒక సాధనంగా పనిచేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
ఎస్టిమేటర్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఎస్టిమేటర్ అల్గోరిథం ఒక ప్రాథమిక భాగం. ఇన్పుట్ లక్షణాలు మరియు అవుట్పుట్ లేబుల్ల మధ్య సంబంధాలను అంచనా వేయడం ద్వారా శిక్షణ మరియు అంచనా ప్రక్రియలలో ఇది కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అందించడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి అంచనాలు ఉపయోగించబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
అంచనాలు ఏమిటి?
గమనించిన డేటా ఆధారంగా తెలియని పారామితులు లేదా ఫంక్షన్లను అంచనా వేయడానికి ఎస్టిమేటర్లు బాధ్యత వహిస్తారు కాబట్టి మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి అంచనా వేసేవారు ఉపయోగించబడతారు. ఈ సమాధానంలో, మేము అంచనా వేసేవారి భావనను పరిశీలిస్తాము, వారి గురించి వివరిస్తాము
పెద్ద భాషా నమూనాలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో పెద్ద భాషా నమూనాలు గణనీయమైన అభివృద్ధి మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్తో సహా వివిధ అప్లికేషన్లలో ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకున్నాయి. ఈ నమూనాలు విస్తారమైన శిక్షణ డేటా మరియు అధునాతన మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా మానవ-వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు కృత్రిమ మేధస్సు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ప్రాథమిక అంశాలు. అవి మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు కార్యాచరణ ద్వారా ప్రేరణ పొందిన శక్తివంతమైన నమూనాలు, సంక్లిష్ట డేటా నుండి నేర్చుకోగల మరియు అంచనాలు చేయగలవు. న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన కృత్రిమ న్యూరాన్లతో కూడిన గణన నమూనా, దీనిని కూడా పిలుస్తారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
వర్గీకరణ పనులలో ఫీచర్ వెలికితీత కోసం సాధారణ అల్గారిథమ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఫీచర్ వెలికితీత అనేది ఒక కీలకమైన దశ, ఎందుకంటే ఇందులో ముడి డేటాను ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల ద్వారా ఉపయోగించగల ముఖ్యమైన లక్షణాల సమితిగా మార్చడం ఉంటుంది. ఈ సందర్భంలో, వర్గీకరణ అనేది ఒక నిర్దిష్ట పని, ఇది డేటాను ముందే నిర్వచించిన తరగతులు లేదా వర్గాలుగా వర్గీకరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఫీచర్ కోసం సాధారణంగా ఉపయోగించే ఒక అల్గోరిథం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
- 1
- 2