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
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
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
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
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
నష్టం ఫంక్షన్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
యంత్ర అభ్యాస రంగంలో నష్టం ఫంక్షన్ అల్గోరిథం ఒక కీలకమైన భాగం, ప్రత్యేకించి సాదా మరియు సాధారణ అంచనాలను ఉపయోగించి నమూనాలను అంచనా వేసే సందర్భంలో. ఈ డొమైన్లో, లాస్ ఫంక్షన్ అల్గోరిథం మోడల్ యొక్క అంచనా విలువలు మరియు దీనిలో గమనించిన వాస్తవ విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని కొలవడానికి ఒక సాధనంగా పనిచేస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
ఎస్టిమేటర్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఎస్టిమేటర్ అల్గోరిథం ఒక ప్రాథమిక భాగం. ఇన్పుట్ లక్షణాలు మరియు అవుట్పుట్ లేబుల్ల మధ్య సంబంధాలను అంచనా వేయడం ద్వారా శిక్షణ మరియు అంచనా ప్రక్రియలలో ఇది కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అందించడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి అంచనాలు ఉపయోగించబడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
అంచనాలు ఏమిటి?
గమనించిన డేటా ఆధారంగా తెలియని పారామితులు లేదా ఫంక్షన్లను అంచనా వేయడానికి ఎస్టిమేటర్లు బాధ్యత వహిస్తారు కాబట్టి మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి అంచనా వేసేవారు ఉపయోగించబడతారు. ఈ సమాధానంలో, మేము అంచనా వేసేవారి భావనను పరిశీలిస్తాము, వారి గురించి వివరిస్తాము
- 1
- 2