డేటాసెట్ పెద్దదైతే మూల్యాంకనం తక్కువ అవసరం, అంటే మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించిన డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం డేటాసెట్ యొక్క పెరిగిన పరిమాణంతో తగ్గించబడుతుందనేది సరైనదేనా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మూల్యాంకన ప్రక్రియలో డేటాసెట్ పరిమాణం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటాసెట్ పరిమాణం మరియు మూల్యాంకన అవసరాల మధ్య సంబంధం సంక్లిష్టమైనది మరియు వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించే డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం అనేది సాధారణంగా నిజం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) యొక్క దాచిన ఆర్గ్యుమెంట్గా సరఫరా చేయబడిన శ్రేణిని మార్చడం ద్వారా వ్యక్తిగత లేయర్లలోని లేయర్ల సంఖ్య మరియు నోడ్ల సంఖ్యను సులభంగా (జోడించడం మరియు తీసివేయడం ద్వారా) నియంత్రించగలరా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (DNNలు), ప్రతి లేయర్లోని లేయర్లు మరియు నోడ్ల సంఖ్యను నియంత్రించగల సామర్థ్యం మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ అనుకూలీకరణ యొక్క ప్రాథమిక అంశం. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో DNNలతో పని చేస్తున్నప్పుడు, దాచిన ఆర్గ్యుమెంట్గా అందించబడిన శ్రేణి కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
డేటా డాక్యుమెంట్ పోలిక కోసం శిక్షణ మోడల్కు ఏ ML అల్గారిథమ్ అనుకూలంగా ఉంటుంది?
డేటా డాక్యుమెంట్ పోలిక కోసం మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి బాగా సరిపోయే ఒక అల్గారిథమ్ కొసైన్ సారూప్యత అల్గోరిథం. కొసైన్ సారూప్యత అనేది అంతర్గత ఉత్పత్తి స్థలం యొక్క రెండు సున్నా కాని వెక్టర్ల మధ్య సారూప్యత యొక్క కొలత, ఇది వాటి మధ్య కోణం యొక్క కొసైన్ను కొలుస్తుంది. డాక్యుమెంట్ పోలిక సందర్భంలో, ఇది గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
Tensorflow 1 మరియు Tensorflow 2 వెర్షన్ల మధ్య Iris డేటాసెట్ను లోడ్ చేయడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ప్రధాన తేడాలు ఏమిటి?
ఐరిస్ డేటాసెట్ను లోడ్ చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అందించిన ఒరిజినల్ కోడ్ TensorFlow 1 కోసం రూపొందించబడింది మరియు TensorFlow 2తో పని చేయకపోవచ్చు. TensorFlow యొక్క ఈ కొత్త వెర్షన్లో ప్రవేశపెట్టిన కొన్ని మార్పులు మరియు అప్డేట్ల కారణంగా ఈ వ్యత్యాసం ఏర్పడుతుంది, అయితే ఇది తదుపరి వివరంగా కవర్ చేయబడుతుంది. TensorFlowకి నేరుగా సంబంధించిన అంశాలు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
పైథాన్లోని జూపిటర్లో టెన్సర్ఫ్లో డేటాసెట్లను లోడ్ చేయడం మరియు అంచనాలను ప్రదర్శించడానికి వాటిని ఉపయోగించడం ఎలా?
TensorFlow డేటాసెట్లు (TFDS) అనేది TensorFlowతో ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న డేటాసెట్ల సమాహారం, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ల కోసం వివిధ డేటాసెట్లను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు మానిప్యులేట్ చేయడానికి అనుకూలమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. మరోవైపు, అంచనా వేసేవారు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించే ప్రక్రియను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి టెన్సర్ఫ్లో APIలు. పైథాన్ని ఉపయోగించి జూపిటర్లో టెన్సర్ఫ్లో డేటాసెట్లను లోడ్ చేయడానికి మరియు ప్రదర్శించడానికి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
TensorFlow మరియు TensorBoard మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
TensorFlow మరియు TensorBoard రెండూ మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే సాధనాలు, ప్రత్యేకంగా మోడల్ డెవలప్మెంట్ మరియు విజువలైజేషన్ కోసం. అవి సంబంధితంగా మరియు తరచుగా కలిసి ఉపయోగించబడుతున్నప్పటికీ, రెండింటి మధ్య విభిన్న వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి. TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది సమగ్రమైన సాధనాలను అందిస్తుంది మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, మోడల్ విజువలైజేషన్ కోసం టెన్సర్బోర్డ్
మోడల్ అతిగా అమర్చబడిందని ఎలా గుర్తించాలి?
మోడల్ ఓవర్ ఫిట్ చేయబడిందో లేదో గుర్తించడానికి, ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్లో దాని చిక్కులను అర్థం చేసుకోవాలి. శిక్షణ డేటాపై మోడల్ అనూహ్యంగా బాగా పనిచేసినప్పుడు, కొత్త, చూడని డేటాకు సాధారణీకరించడంలో విఫలమైనప్పుడు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఈ దృగ్విషయం మోడల్ యొక్క అంచనా సామర్థ్యానికి హానికరం మరియు పేలవమైన పనితీరుకు దారితీస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ కీలకమైన అంశం. ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ దాని పనితీరును పెంచడానికి మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు భారీ డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ముఖ్యమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఎలా సృష్టించాలి?
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను సృష్టించే ప్రక్రియ అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, అదృశ్య డేటా యొక్క స్వభావాన్ని మరియు దానిని మెషిన్ లెర్నింగ్ పనులలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. ఆధారిత అభ్యాస అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను ఉపయోగించి నమూనాల శిక్షణ మరియు నమూనాలను సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో