మెషిన్ లెర్నింగ్లో మనం ఆప్టిమైజేషన్లను ఎందుకు వర్తింపజేయాలి?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఆప్టిమైజేషన్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి, ఎందుకంటే అవి మోడల్ల పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి మాకు సహాయపడతాయి, చివరికి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలు మరియు వేగవంతమైన శిక్షణ సమయాలకు దారితీస్తాయి. కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ప్రత్యేకంగా అధునాతన లోతైన అభ్యాసం, అత్యాధునిక ఫలితాలను సాధించడానికి ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు అవసరం. దరఖాస్తు చేయడానికి ప్రధాన కారణాలలో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, సర్వోత్తమీకరణం, యంత్ర అభ్యాసం కోసం ఆప్టిమైజేషన్
ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ఎప్పుడు జరుగుతుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా అధునాతన డీప్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో, మరింత ప్రత్యేకంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో, ఈ ఫీల్డ్ యొక్క పునాదులలో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అనేది ఒక నిర్దిష్ట డేటాసెట్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు బాగా శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు ఉత్పన్నమయ్యే ఒక దృగ్విషయం, అది అతిగా ప్రత్యేకత పొందుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ పునాదులు
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మొదట దేని కోసం రూపొందించబడ్డాయి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) మొదట కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ ప్రయోజనం కోసం రూపొందించబడ్డాయి. ఈ నెట్వర్క్లు విజువల్ డేటాను విశ్లేషించడంలో అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడిన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క ప్రత్యేక రకం. CNNల అభివృద్ధి ఖచ్చితంగా చేయగల మోడల్లను సృష్టించాల్సిన అవసరం ద్వారా నడపబడింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, అధునాతన కంప్యూటర్ దృష్టి, చిత్రం గుర్తింపు కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు కన్వల్యూషనల్ సీక్వెన్స్ టు సీక్వెన్స్ మోడల్స్లో ఉపయోగించినట్లుగా, కాలక్రమేణా కన్వల్యూషన్లను చేర్చడం ద్వారా సీక్వెన్షియల్ డేటాను నిర్వహించగలదా?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను సంగ్రహించే సామర్థ్యం కోసం కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. అయినప్పటికీ, వారి అప్లికేషన్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్కు మాత్రమే పరిమితం కాదు. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, పరిశోధకులు టెక్స్ట్ లేదా టైమ్ సిరీస్ డేటా వంటి సీక్వెన్షియల్ డేటాను నిర్వహించడానికి CNNల వినియోగాన్ని అన్వేషించారు. ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ పునాదులు
జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్లు (GANలు) జనరేటర్ మరియు వివక్షత ఆలోచనపై ఆధారపడతాయా?
GANలు ప్రత్యేకంగా జనరేటర్ మరియు వివక్షత అనే భావన ఆధారంగా రూపొందించబడ్డాయి. GANలు లోతైన అభ్యాస నమూనాల తరగతి, ఇవి రెండు ప్రధాన భాగాలను కలిగి ఉంటాయి: జనరేటర్ మరియు వివక్షత. శిక్షణ డేటాను పోలి ఉండే సింథటిక్ డేటా నమూనాలను రూపొందించడానికి GANలోని జనరేటర్ బాధ్యత వహిస్తుంది. ఇది యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని తీసుకుంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, అధునాతన ఉత్పాదక నమూనాలు, ఆధునిక గుప్త వేరియబుల్ నమూనాలు