హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ రకాలు ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియలో హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ అనేది ఒక కీలకమైన దశ, ఎందుకంటే ఇది మోడల్ యొక్క హైపర్పారామీటర్ల కోసం సరైన విలువలను కనుగొనడం. హైపర్పారామీటర్లు డేటా నుండి నేర్చుకోని పారామితులు, కానీ మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ముందు వినియోగదారు సెట్ చేస్తారు. వారు అభ్యాస అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రిస్తారు మరియు గణనీయంగా చేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్కి కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను నిర్మించే మరియు ఆప్టిమైజ్ చేసే ప్రక్రియలో హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ ఒక కీలకమైన దశ. ఇది మోడల్ ద్వారా నేర్చుకోని పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది, కానీ శిక్షణకు ముందు వినియోగదారు సెట్ చేసినది. ఈ పారామితులు మోడల్ యొక్క పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి మరియు సరైన విలువలను కనుగొనడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్లో వర్గీకరణ వేరియబుల్లను బైనరీ వెక్టర్లుగా సూచించడానికి ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత. సాదా మరియు సాధారణ అంచనాల వంటి వర్గీకరణ డేటాను నేరుగా నిర్వహించలేని అల్గారిథమ్లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్, దాని ప్రయోజనం మరియు అనే భావనను విశ్లేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
TensorFlowను ఎలా ఇన్స్టాల్ చేయాలి?
TensorFlow అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఒక ప్రముఖ ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీ. దీన్ని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి మీరు మొదట పైథాన్ను ఇన్స్టాల్ చేయాలి. దయచేసి శ్రేష్టమైన పైథాన్ మరియు టెన్సర్ఫ్లో సూచనలు సాదా మరియు సరళమైన అంచనాదారులకు నైరూప్య సూచనగా మాత్రమే పనిచేస్తాయని సూచించండి. TensorFlow 2.x వెర్షన్ని ఉపయోగించడంపై వివరణాత్మక సూచనలు తదుపరి మెటీరియల్లలో అనుసరించబడతాయి. మీరు ఇష్టపడితే
ప్రారంభ డేటాసెట్ను మూడు ప్రధాన ఉపసమితులుగా ఉమ్మివేయడం సరైనదేనా: శిక్షణ సెట్, ధ్రువీకరణ సెట్ (పరామితులను చక్కగా మార్చడానికి) మరియు టెస్టింగ్ సెట్ (చూడని డేటాపై పనితీరును తనిఖీ చేయడం)?
మెషిన్ లెర్నింగ్లోని ప్రారంభ డేటాసెట్ను మూడు ప్రధాన ఉపసమితులుగా విభజించవచ్చు: శిక్షణా సమితి, ధ్రువీకరణ సెట్ మరియు పరీక్షా సమితి. ఈ ఉపసమితులు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి మరియు నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు మూల్యాంకనం చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. శిక్షణా సమితి అతిపెద్ద ఉపసమితి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
ML ట్యూనింగ్ పారామితులు మరియు హైపర్పారామీటర్లు ఒకదానికొకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉంటాయి?
ట్యూనింగ్ పారామితులు మరియు హైపర్పారామీటర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో సంబంధిత అంశాలు. ట్యూనింగ్ పారామితులు నిర్దిష్ట మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్కు ప్రత్యేకమైనవి మరియు శిక్షణ సమయంలో అల్గోరిథం యొక్క ప్రవర్తనను నియంత్రించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. మరోవైపు, హైపర్పారామీటర్లు అనేవి డేటా నుండి నేర్చుకోని పారామీటర్లు అయితే ముందుగా సెట్ చేయబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
మోడల్ శిక్షణలో గతంలో ఉపయోగించిన డేటాకు వ్యతిరేకంగా ML మోడల్ని పరీక్షించడం మెషిన్ లెర్నింగ్లో సరైన మూల్యాంకన దశగా ఉందా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మూల్యాంకన దశ అనేది దాని పనితీరు మరియు ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ను పరీక్షించడాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక క్లిష్టమైన దశ. మోడల్ను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, శిక్షణ దశలో మోడల్ చూడని డేటాను సాధారణంగా ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మూల్యాంకన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం వంటి లోతైన అభ్యాసాన్ని అన్వయించవచ్చా?
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) ఆధారంగా మోడల్ను నిర్వచించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం అని అర్థం చేసుకోవచ్చు. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది బహుళ పొరలతో కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంపై దృష్టి పెడుతుంది, దీనిని డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అని కూడా పిలుస్తారు. ఈ నెట్వర్క్లు డేటా యొక్క క్రమానుగత ప్రాతినిధ్యాలను తెలుసుకోవడానికి, వాటిని ఎనేబుల్ చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి
w మరియు b పారామితులను అప్డేట్ చేసే ప్రక్రియను మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క శిక్షణ దశగా పిలవడం సరైనదేనా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో శిక్షణా దశ అనేది శిక్షణా దశలో ఒక మోడల్ యొక్క పారామితులను, ప్రత్యేకంగా బరువులు (w) మరియు పక్షపాతాలు (b) అప్డేట్ చేసే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. అంచనాలను రూపొందించడంలో మోడల్ యొక్క ప్రవర్తన మరియు ప్రభావాన్ని నిర్ణయించడం వలన ఈ పారామితులు కీలకమైనవి. కాబట్టి, చెప్పడం నిజంగా సరైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
Google యొక్క TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ (ఉదా. కోడింగ్ని కాన్ఫిగరేషన్తో భర్తీ చేయడం) అభివృద్ధిలో సంగ్రహణ స్థాయిని పెంచగలదా?
Google TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్ వాస్తవానికి డెవలపర్లను మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధిలో సంగ్రహణ స్థాయిని పెంచడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది కోడింగ్ను కాన్ఫిగరేషన్తో భర్తీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫీచర్ ఉత్పాదకత మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం పరంగా గణనీయమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను నిర్మించే మరియు అమలు చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు