TensorBoard అంటే ఏమిటి?
TensorBoard అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనం, ఇది సాధారణంగా Google యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ అయిన TensorFlowతో అనుబంధించబడుతుంది. విజువలైజేషన్ సాధనాల సూట్ను అందించడం ద్వారా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును అర్థం చేసుకోవడం, డీబగ్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో వినియోగదారులకు సహాయపడేలా ఇది రూపొందించబడింది. TensorBoard వినియోగదారులు వారి వివిధ అంశాలను దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
TensorFlow అంటే ఏమిటి?
TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లను అనుమతించేలా ఇది రూపొందించబడింది. టెన్సర్ఫ్లో ప్రత్యేకించి దాని సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కోసం ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది రెండింటికీ ప్రసిద్ధ ఎంపిక
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
వర్గీకరణ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో వర్గీకరణ అనేది ఇచ్చిన ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ యొక్క వర్గం లేదా తరగతిని అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో ఇది ఒక ప్రాథమిక భావన, ఇక్కడ అల్గోరిథం లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణ డేటా నుండి కనిపించని డేటాపై అంచనాలను నేర్చుకుంటుంది. వర్గీకరణలు వివిధ అనువర్తనాల్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ అంచనాల కోసం Google క్లౌడ్లో AI మోడల్లను తయారు చేయడం ఎలా ప్రారంభించవచ్చు?
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మోడల్లను రూపొందించే ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించడానికి, అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ దశల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం, Google క్లౌడ్ యొక్క AI సేవలతో తమను తాము పరిచయం చేసుకోవడం, అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం, సిద్ధం చేయడం మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
Google Colaboratoryలో TensorFlow డేటాసెట్లను ఎలా లోడ్ చేయాలి?
Google Colaboratoryలో TensorFlow డేటాసెట్లను లోడ్ చేయడానికి, మీరు దిగువ వివరించిన దశలను అనుసరించవచ్చు. TensorFlow డేటాసెట్లు అనేది TensorFlowతో ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న డేటాసెట్ల సమాహారం. ఇది అనేక రకాల డేటాసెట్లను అందిస్తుంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లకు సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది. Google Colaboratory, Colab అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది Google అందించే ఉచిత క్లౌడ్ సేవ
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
అధునాతన శోధన సామర్థ్యాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ వినియోగ సందర్భమా?
అధునాతన శోధన సామర్థ్యాలు నిజానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) యొక్క ప్రముఖ ఉపయోగ సందర్భం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. అధునాతన శోధన సామర్థ్యాల సందర్భంలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరింత సందర్భోచితంగా మరియు ఖచ్చితమైనదిగా అందించడం ద్వారా శోధన అనుభవాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
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
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