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
కైనెస్థెటిక్ అభ్యాసకుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి తెలుసుకోవడానికి ఉత్తమ మార్గం ఏమిటి?
కైనెస్థెటిక్ అభ్యాసకులు భౌతిక కార్యకలాపాలు మరియు ప్రయోగాత్మక అనుభవాల ద్వారా ఉత్తమంగా నేర్చుకునే వ్యక్తులు. మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి నేర్చుకునే విషయానికి వస్తే, కైనెస్థెటిక్ అభ్యాసకుల అవసరాలను తీర్చడానికి అనేక ప్రభావవంతమైన వ్యూహాలు ఉన్నాయి. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భావనలు మరియు సూత్రాలను గ్రహించడానికి కైనెస్తెటిక్ అభ్యాసకుల కోసం మేము ఉత్తమ మార్గాలను అన్వేషిస్తాము.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
మద్దతు వెక్టర్ అంటే ఏమిటి?
సపోర్ట్ వెక్టర్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ల (SVMలు) ప్రాంతంలో ఒక ప్రాథమిక భావన. SVMలు అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గారిథమ్ల యొక్క శక్తివంతమైన తరగతి. మద్దతు వెక్టార్ యొక్క భావన SVMలు ఎలా పని చేస్తాయి మరియు ఎలా ఉంటాయి అనేదానికి ఆధారం
ఏ డేటా నమూనాకు ఏ అల్గారిథమ్ అనుకూలంగా ఉంటుంది?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన ఫలితాలను సాధించడానికి నిర్దిష్ట డేటా నమూనా కోసం అత్యంత అనుకూలమైన అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడం చాలా కీలకం. నిర్దిష్ట రకాల డేటా నమూనాలను నిర్వహించడానికి వివిధ అల్గారిథమ్లు రూపొందించబడ్డాయి మరియు వాటి లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును బాగా మెరుగుపరుస్తుంది. వివిధ అల్గారిథమ్లను అన్వేషిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
యంత్ర అభ్యాసం ఉపయోగించిన డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయగలదా లేదా నిర్ణయించగలదా?
మెషిన్ లెర్నింగ్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఉపయోగించిన డేటా యొక్క నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి లేదా నిర్ణయించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. యంత్రాలు డేటా నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు సమాచారంతో కూడిన అంచనాలు లేదా అంచనాలను చేయడానికి వివిధ సాంకేతికతలు మరియు అల్గారిథమ్ల ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, ఈ పద్ధతులు వర్తించబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
అత్యంత వేరియబుల్ డేటా ఆధారంగా ప్రిడిక్షన్ మోడల్ను రూపొందించడం సాధ్యమేనా? అందించిన డేటా మొత్తం ఆధారంగా మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం నిర్ణయించబడుతుందా?
అధిక వేరియబుల్ డేటా ఆధారంగా ప్రిడిక్షన్ మోడల్ను రూపొందించడం అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI), ప్రత్యేకించి మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో నిజంగా సాధ్యమే. అయితే, అటువంటి మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం అందించబడిన డేటా మొత్తం ద్వారా మాత్రమే నిర్ణయించబడదు. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ప్రకటన వెనుక గల కారణాలను అన్వేషిస్తాము మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి