న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు ద్వారా ప్రేరణ పొందిన గణన నమూనా. ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రాథమిక భాగం, ప్రత్యేకంగా యంత్ర అభ్యాస రంగంలో. డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లు రూపొందించబడ్డాయి, వాటిని అంచనాలు వేయడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు పరిష్కరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
డేటాను సూచించే ఫీచర్లు సంఖ్యా ఆకృతిలో ఉండాలి మరియు ఫీచర్ నిలువు వరుసలలో నిర్వహించాలా?
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ముఖ్యంగా క్లౌడ్లో శిక్షణ నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా సందర్భంలో, అభ్యాస ప్రక్రియ యొక్క విజయంలో డేటా ప్రాతినిధ్యం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటా యొక్క వ్యక్తిగత కొలవగల లక్షణాలు లేదా లక్షణాలు అయిన ఫీచర్లు సాధారణంగా ఫీచర్ నిలువు వరుసలలో నిర్వహించబడతాయి. ఇది ఉండగా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
మెషిన్ లెర్నింగ్లో లెర్నింగ్ రేటు ఎంత?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో లెర్నింగ్ రేట్ అనేది కీలకమైన మోడల్ ట్యూనింగ్ పారామీటర్. ఇది మునుపటి శిక్షణ దశ నుండి పొందిన సమాచారం ఆధారంగా, ప్రతి శిక్షణ దశ పునరావృతం వద్ద దశల పరిమాణాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. అభ్యాస రేటును సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, శిక్షణ డేటా నుండి మోడల్ నేర్చుకునే రేటును మేము నియంత్రించవచ్చు మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం మధ్య సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడిన డేటా 80% నుండి 20% వరకు విభజించబడిందా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం మధ్య సాధారణ విభజన స్థిరంగా లేదు మరియు వివిధ కారకాలపై ఆధారపడి మారవచ్చు. అయినప్పటికీ, శిక్షణ కోసం డేటాలో గణనీయమైన భాగాన్ని కేటాయించాలని సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడింది, సాధారణంగా దాదాపు 70-80%, మరియు మిగిలిన భాగాన్ని మూల్యాంకనం కోసం రిజర్వ్ చేయండి, ఇది దాదాపు 20-30% ఉంటుంది. ఈ విభజన దానిని నిర్ధారిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
ML మోడల్లను హైబ్రిడ్ సెటప్లో అమలు చేయడం ఎలా, ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్లు క్లౌడ్కి పంపబడిన ఫలితాలను స్థానికంగా అమలు చేయడం ఎలా?
హైబ్రిడ్ సెటప్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్లను అమలు చేయడం, ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్లు స్థానికంగా అమలు చేయబడి, వాటి ఫలితాలు క్లౌడ్కి పంపబడతాయి, సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు ఖర్చు-ప్రభావం పరంగా అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. ఈ విధానం స్థానిక మరియు క్లౌడ్-ఆధారిత కంప్యూటింగ్ వనరుల యొక్క బలాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది, సంస్థలను తీసుకునేటప్పుడు తమ ప్రస్తుత మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించుకునేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
Kaggle Kernelsకి ఎలాంటి వినియోగదారులు ఉన్నారు?
Kaggle Kernels అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క వివిధ అంశాలలో ఆసక్తి ఉన్న వినియోగదారులకు విస్తృత శ్రేణిని అందించే ఆన్లైన్ ప్లాట్ఫారమ్. Kaggle కెర్నల్స్ యొక్క వినియోగదారు బేస్ విభిన్నంగా ఉంటుంది మరియు ఈ రంగంలో ప్రారంభ మరియు నిపుణులను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్లాట్ఫారమ్ వినియోగదారులు భాగస్వామ్యం చేయగల, అన్వేషించగల మరియు నిర్మించగల సహకార వాతావరణంగా పనిచేస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, కాగ్లే కెర్నల్స్ పరిచయం
పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ యొక్క ప్రతికూలతలు ఏమిటి?
బహుళ కంప్యూటింగ్ వనరులను ఉపయోగించడం ద్వారా శిక్షణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయగల సామర్థ్యం కారణంగా కృత్రిమ మేధస్సు (AI) రంగంలో పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో గణనీయమైన దృష్టిని ఆకర్షించింది. అయినప్పటికీ, పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణతో సంబంధం ఉన్న అనేక ప్రతికూలతలు కూడా ఉన్నాయని గుర్తించడం ముఖ్యం. సమగ్రంగా అందించడం ద్వారా ఈ లోపాలను వివరంగా అన్వేషిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో పంపిణీ శిక్షణ
NLG యొక్క ప్రతికూలతలు ఏమిటి?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ జనరేషన్ (NLG) అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది నిర్మాణాత్మక డేటా ఆధారంగా మానవ-వంటి వచనం లేదా ప్రసంగాన్ని రూపొందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. NLG గణనీయమైన దృష్టిని ఆకర్షించింది మరియు వివిధ డొమైన్లలో విజయవంతంగా వర్తింపజేయబడినప్పటికీ, ఈ సాంకేతికతతో సంబంధం ఉన్న అనేక ప్రతికూలతలు ఉన్నాయని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. మనం కొన్నింటిని అన్వేషిద్దాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, సహజ భాషా తరం
AI మోడల్కు పెద్ద డేటాను ఎలా లోడ్ చేయాలి?
AI మోడల్కు పెద్ద డేటాను లోడ్ చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో కీలకమైన దశ. ఖచ్చితమైన మరియు అర్థవంతమైన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి పెద్ద వాల్యూమ్ల డేటాను సమర్థవంతంగా మరియు సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం ఇందులో ఉంటుంది. మేము ప్రత్యేకంగా Googleని ఉపయోగించి AI మోడల్కి పెద్ద డేటాను లోడ్ చేయడంలో వివిధ దశలు మరియు సాంకేతికతలను అన్వేషిస్తాము
మోడల్కు సేవ చేయడం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) సందర్భంలో ఒక మోడల్ను అందించడం అనేది ఉత్పత్తి వాతావరణంలో అంచనాలను రూపొందించడానికి లేదా ఇతర పనులను నిర్వహించడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్ను అందుబాటులో ఉంచే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ఇది ఇన్పుట్ డేటాను స్వీకరించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు కావలసిన అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేయగల సర్వర్ లేదా క్లౌడ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్కు మోడల్ను అమలు చేయడంలో ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా