మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేసే అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది సంక్లిష్ట డేటాను స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు సమాచార నిర్ణయాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి యంత్రాలను అనుమతించే శక్తివంతమైన సాధనం.
మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది డేటా నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు కాలక్రమేణా నిర్దిష్ట పనిపై వాటి పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కంప్యూటర్లను ఎనేబుల్ చేయడానికి గణాంక సాంకేతికతలను ఉపయోగించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటా నుండి సాధారణీకరించగల మరియు కొత్త, చూడని ఇన్పుట్ల ఆధారంగా అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోగల నమూనాల సృష్టి ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. ఈ నమూనాలు లేబుల్ చేయబడిన లేదా లేబుల్ చేయని డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి, ఇది ఉపయోగించిన అభ్యాస అల్గారిథమ్ రకాన్ని బట్టి ఉంటుంది.
అనేక రకాల మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఉన్నాయి, ప్రతి ఒక్కటి వివిధ రకాల టాస్క్లు మరియు డేటాకు సరిపోతాయి. పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి మోడల్ శిక్షణ పొందిన అటువంటి విధానం, ఇక్కడ ప్రతి ఇన్పుట్ సంబంధిత అవుట్పుట్ లేదా లేబుల్తో అనుబంధించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, స్పామ్ ఇమెయిల్ వర్గీకరణ టాస్క్లో, అల్గోరిథం స్పామ్ లేదా స్పామ్ కాదు అని లేబుల్ చేయబడిన ఇమెయిల్ల డేటాసెట్ని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతుంది. శిక్షణ డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా కొత్త, కనిపించని ఇమెయిల్లను వర్గీకరించడం మోడల్ నేర్చుకుంటుంది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, మరోవైపు, లేబుల్ చేయని డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ నమూనాలను కలిగి ఉంటుంది. అవుట్పుట్ లేదా లేబుల్ల గురించి ఎటువంటి ముందస్తు జ్ఞానం లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు లేదా నిర్మాణాన్ని కనుగొనడం లక్ష్యం. క్లస్టరింగ్ అనేది సాధారణ పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస సాంకేతికత, ఇక్కడ అల్గోరిథం ఒకే విధమైన డేటా పాయింట్లను వాటి స్వాభావిక సారూప్యతలు లేదా తేడాల ఆధారంగా సమూహపరుస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరో ముఖ్యమైన రకం రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్. ఈ విధానంలో, ఏజెంట్ పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం నేర్చుకుంటాడు మరియు చర్యలు తీసుకోవడం ద్వారా రివార్డ్ సిగ్నల్ను గరిష్టం చేస్తాడు. ఏజెంట్ పర్యావరణాన్ని అన్వేషిస్తుంది, రివార్డ్లు లేదా పెనాల్టీల రూపంలో అభిప్రాయాన్ని స్వీకరిస్తుంది మరియు కాలక్రమేణా సంచిత రివార్డ్ను పెంచడానికి దాని చర్యలను సర్దుబాటు చేస్తుంది. గేమ్ ప్లేయింగ్, రోబోటిక్స్ మరియు అటానమస్ డ్రైవింగ్ వంటి పనులకు ఈ రకమైన అభ్యాసం విజయవంతంగా వర్తించబడుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృతమైన అప్లికేషన్లను కలిగి ఉంది. ఆరోగ్య సంరక్షణలో, ఇది వ్యాధి ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి, వైద్య చిత్రాలలో నమూనాలను గుర్తించడానికి లేదా చికిత్స ప్రణాళికలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఫైనాన్స్లో, మోసాన్ని గుర్తించడం, క్రెడిట్ స్కోరింగ్ మరియు అల్గారిథమిక్ ట్రేడింగ్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించవచ్చు. ఇతర అనువర్తనాల్లో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, కంప్యూటర్ దృష్టి, సిఫార్సు వ్యవస్థలు మరియు మరెన్నో ఉన్నాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది డేటా నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కంప్యూటర్లను అనుమతించే అల్గారిథమ్లు మరియు నమూనాల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది లేబుల్ చేయబడిన లేదా లేబుల్ చేయని డేటాను ఉపయోగించి మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి గణాంక సాంకేతికతలను ఉపయోగించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు ఇది వివిధ టాస్క్లు మరియు డేటాకు సరిపోయే వివిధ రకాల అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉంటుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది పరిశ్రమల అంతటా అనేక అనువర్తనాలను కలిగి ఉంది, ఇది సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి శక్తివంతమైన సాధనంగా చేస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి