Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో అంచనాలను ఉపయోగించి మనం ఎలా అంచనాలు వేయవచ్చు మరియు దుస్తుల చిత్రాలను వర్గీకరించడంలో ఎదురయ్యే సవాళ్లు ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించే మరియు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి APIలు అంచనా వేసేవారిని ఉపయోగించి అంచనాలను రూపొందించవచ్చు. ఎస్టిమేటర్లు శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు అంచనాల కోసం ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తారు, తద్వారా బలమైన మరియు స్కేలబుల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సొల్యూషన్లను అభివృద్ధి చేయడం సులభం అవుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషీన్లోని అంచనాలను ఉపయోగించి అంచనాలను రూపొందించడానికి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేసు, పరీక్ష సమీక్ష
మా మోడల్లో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి మనం ప్రయోగాలు చేయగల కొన్ని హైపర్పారామీటర్లు ఏమిటి?
మా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి, మనం ప్రయోగాలు చేయగల అనేక హైపర్పారామీటర్లు ఉన్నాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన సర్దుబాటు చేయగల పారామితులు. వారు అభ్యాస అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రిస్తారు మరియు మోడల్ పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతారు. పరిగణించవలసిన ఒక ముఖ్యమైన హైపర్పారామీటర్
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మేము మా మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్ రంగంలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, అనేక కీలక దశలను తీసుకోవచ్చు. ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లతో సహా వివిధ డొమైన్లలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు గొప్ప విజయాన్ని చూపించాయి. ద్వారా
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో టెన్సర్ఫ్లో ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి మేము లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ని ఎలా రూపొందించాలి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ను రూపొందించడానికి, మీరు డేటా తయారీ, మోడల్ నిర్వచనం, శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు అంచనాలతో కూడిన దశల వారీ ప్రక్రియను అనుసరించవచ్చు. ఈ సమగ్ర వివరణ ఈ దశల్లో ప్రతిదాని ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, వాస్తవ జ్ఞానం ఆధారంగా సందేశాత్మక విలువను అందిస్తుంది. 1. డేటా తయారీ: నిర్మించడానికి ముందు a
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేసు, పరీక్ష సమీక్ష
ఫ్యాషన్-MNIST డేటాసెట్ మరియు క్లాసిక్ MNIST డేటాసెట్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
ఫ్యాషన్-MNIST డేటాసెట్ మరియు క్లాసిక్ MNIST డేటాసెట్ అనేవి ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఉపయోగించే రెండు ప్రసిద్ధ డేటాసెట్లు. రెండు డేటాసెట్లు గ్రేస్కేల్ ఇమేజ్లను కలిగి ఉంటాయి మరియు సాధారణంగా బెంచ్మార్కింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి, వాటి మధ్య అనేక కీలక తేడాలు ఉన్నాయి. ముందుగా, క్లాసిక్ MNIST డేటాసెట్ చిత్రాలను కలిగి ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేసు, పరీక్ష సమీక్ష