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
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
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
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
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు కృత్రిమ మేధస్సు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ప్రాథమిక అంశాలు. అవి మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు కార్యాచరణ ద్వారా ప్రేరణ పొందిన శక్తివంతమైన నమూనాలు, సంక్లిష్ట డేటా నుండి నేర్చుకోగల మరియు అంచనాలు చేయగలవు. న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన కృత్రిమ న్యూరాన్లతో కూడిన గణన నమూనా, దీనిని కూడా పిలుస్తారు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను డీప్ అని ఎందుకు అంటారు?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నోడ్ల సంఖ్య కంటే వాటి బహుళ పొరల కారణంగా "డీప్" అని పిలుస్తారు. "డీప్" అనే పదం నెట్వర్క్ యొక్క లోతును సూచిస్తుంది, ఇది కలిగి ఉన్న పొరల సంఖ్య ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. ప్రతి పొరలో ఇన్పుట్పై గణనలను నిర్వహించే న్యూరాన్లు అని కూడా పిలువబడే నోడ్ల సమితి ఉంటుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
DNNకి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఏమిటి?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN)కి మరిన్ని నోడ్లను జోడించడం వల్ల ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు రెండూ ఉంటాయి. వీటిని అర్థం చేసుకోవడానికి, DNNలు అంటే ఏమిటి మరియు అవి ఎలా పనిచేస్తాయి అనే దానిపై స్పష్టమైన అవగాహన కలిగి ఉండటం ముఖ్యం. DNNలు ఒక రకమైన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇవి నిర్మాణం మరియు పనితీరును అనుకరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్య ఏమిటి?
వానిషింగ్ గ్రేడియంట్ సమస్య అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల శిక్షణలో, ప్రత్యేకంగా గ్రేడియంట్ ఆధారిత ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ల సందర్భంలో తలెత్తే ఒక సవాలు. ఇది నేర్చుకునే ప్రక్రియలో లోతైన నెట్వర్క్ పొరల ద్వారా వెనుకకు వ్యాపించే ప్రవణతలను విపరీతంగా తగ్గించే సమస్యను సూచిస్తుంది. ఈ దృగ్విషయం కలయికను గణనీయంగా అడ్డుకుంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
లీనియర్ మోడల్లతో పోల్చితే డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే కొన్ని లోపాలు ఏమిటి?
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లలో గణనీయమైన శ్రద్ధ మరియు ప్రజాదరణ పొందాయి. అయినప్పటికీ, లీనియర్ మోడళ్లతో పోల్చినప్పుడు అవి తమ లోపాలు లేకుండా లేవని గుర్తించడం ముఖ్యం. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క కొన్ని పరిమితులను మరియు ఎందుకు సరళంగా అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2