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
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం అన్నీ హైపర్పారామీటర్లా?
బ్యాచ్ పరిమాణం, యుగం మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం మెషిన్ లెర్నింగ్లో నిజానికి కీలకమైన అంశాలు మరియు వీటిని సాధారణంగా హైపర్పారామీటర్లుగా సూచిస్తారు. ఈ భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఒక్కొక్క పదాన్ని ఒక్కొక్కటిగా పరిశోధిద్దాం. బ్యాచ్ పరిమాణం: బ్యాచ్ పరిమాణం అనేది శిక్షణ సమయంలో మోడల్ బరువులు నవీకరించబడటానికి ముందు ప్రాసెస్ చేయబడిన నమూనాల సంఖ్యను నిర్వచించే హైపర్పారామీటర్. ఇది ఆడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
TensorBoardని ఆన్లైన్లో ఉపయోగించవచ్చా?
అవును, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను విజువలైజ్ చేయడానికి ఆన్లైన్లో TensorBoardని ఉపయోగించవచ్చు. TensorBoard అనేది Google అభివృద్ధి చేసిన ప్రముఖ ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అయిన TensorFlowతో అందించబడే శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనం. మోడల్ గ్రాఫ్లు, ట్రైనింగ్ మెట్రిక్లు మరియు ఎంబెడ్డింగ్ల వంటి మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల యొక్క వివిధ అంశాలను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. వీటిని దృశ్యమానం చేయడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, మోడల్ విజువలైజేషన్ కోసం టెన్సర్బోర్డ్
ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన ఐరిస్ డేటా సెట్ను ఎక్కడ కనుగొనవచ్చు?
ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన ఐరిస్ డేటాసెట్ను కనుగొనడానికి, దానిని UCI మెషిన్ లెర్నింగ్ రిపోజిటరీ ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు. ఐరిస్ డేటాసెట్ అనేది వర్గీకరణ పనుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటాసెట్, ప్రత్యేకించి విద్యాపరమైన సందర్భాలలో వివిధ యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ప్రదర్శించడంలో దాని సరళత మరియు ప్రభావం కారణంగా. UCI మెషిన్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
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
లేబుల్ చేయబడిన డేటా లేనప్పటికీ పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ అవసరమా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లు లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా వినియోగాన్ని కలిగి ఉండనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మోడల్ ఇంకా శిక్షణ ప్రక్రియను పొందవలసి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
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