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
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
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
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
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
పెద్ద భాషా నమూనాలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో పెద్ద భాషా నమూనాలు గణనీయమైన అభివృద్ధి మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్తో సహా వివిధ అప్లికేషన్లలో ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకున్నాయి. ఈ నమూనాలు విస్తారమైన శిక్షణ డేటా మరియు అధునాతన మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా మానవ-వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
- 1
- 2