మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, అభివృద్ధి చేయబడుతున్న మోడల్ల సామర్థ్యం మరియు ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడానికి అనేక పరిమితులను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఈ పరిమితులు గణన వనరులు, మెమరీ పరిమితులు, డేటా నాణ్యత మరియు మోడల్ సంక్లిష్టత వంటి వివిధ అంశాల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి. పెద్ద డేటాసెట్లను ఇన్స్టాల్ చేయడంలో ప్రాథమిక పరిమితుల్లో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిధిలో డైలాజిక్ సహాయంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డైలాజిక్ సహాయం అనేది వినియోగదారులతో సంభాషణలలో పాల్గొనడం, వారి ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను అందించగల సిస్టమ్లను సృష్టించడం. ఈ సాంకేతికత చాట్బాట్లు, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు, కస్టమర్ సర్వీస్ అప్లికేషన్లు మరియు మరిన్నింటిలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అనేది Google ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక ఇంటరాక్టివ్ వెబ్ ఆధారిత సాధనం, ఇది వినియోగదారులను న్యూరల్ నెట్వర్క్ల ప్రాథమికాలను అన్వేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్లాట్ఫారమ్ విజువల్ ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది, ఇక్కడ వినియోగదారులు మోడల్ పనితీరుపై తమ ప్రభావాన్ని గమనించడానికి వివిధ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్లు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు మరియు డేటాసెట్లతో ప్రయోగాలు చేయవచ్చు. TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ విలువైన వనరు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక పెద్ద డేటాసెట్, ముఖ్యంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో, పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతలో విస్తృతమైన డేటా సేకరణను సూచిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో పెద్ద డేటాసెట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఉంది. డేటాసెట్ పెద్దగా ఉన్నప్పుడు, అది కలిగి ఉంటుంది
అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, అల్గోరిథం పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను నిర్ణయించడంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన పారామీటర్లు. వారు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకోలేదు; బదులుగా, వారు అభ్యాస ప్రక్రియను నియంత్రిస్తారు. దీనికి విరుద్ధంగా, శిక్షణ సమయంలో బరువులు వంటి మోడల్ పారామితులు నేర్చుకుంటారు
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి?
క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అనేది ఇంటర్నెట్ ద్వారా వివిధ కంప్యూటింగ్ సేవలను అందించే ఒక ఉదాహరణ. భౌతిక అవస్థాపనను స్వంతం చేసుకోవడం లేదా నిర్వహించడం అవసరం లేకుండా సర్వర్లు, నిల్వ, డేటాబేస్లు, నెట్వర్కింగ్, సాఫ్ట్వేర్ మరియు మరిన్ని వంటి విస్తృత శ్రేణి వనరులను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి ఇది వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ఈ మోడల్ ఫ్లెక్సిబిలిటీ, స్కేలబిలిటీ, ఖర్చు-సామర్థ్యం మరియు మెరుగైన పనితీరును అందిస్తుంది
GSM సిస్టమ్ లీనియర్ ఫీడ్బ్యాక్ షిఫ్ట్ రిజిస్టర్లను ఉపయోగించి దాని స్ట్రీమ్ సాంకేతికలిపిని అమలు చేస్తుందా?
క్లాసికల్ క్రిప్టోగ్రఫీ రంగంలో, GSM సిస్టమ్, గ్లోబల్ సిస్టమ్ ఫర్ మొబైల్ కమ్యూనికేషన్స్, 11 లీనియర్ ఫీడ్బ్యాక్ షిఫ్ట్ రిజిస్టర్లను (LFSRలు) ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడి ఒక బలమైన స్ట్రీమ్ సాంకేతికలిపిని సృష్టించడానికి ఉపయోగిస్తుంది. సంక్లిష్టత మరియు యాదృచ్ఛికతను పెంచడం ద్వారా ఎన్క్రిప్షన్ మెకానిజం యొక్క భద్రతను మెరుగుపరచడం అనేది బహుళ LFSRలను కలిపి ఉపయోగించడం యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం
AES క్రిప్టోసిస్టమ్గా మారడానికి రిజ్డేల్ సైఫర్ NIST ద్వారా పోటీ కాల్లో గెలిచిందా?
అధునాతన ఎన్క్రిప్షన్ స్టాండర్డ్ (AES) క్రిప్టోసిస్టమ్గా మారడానికి 2000లో నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) నిర్వహించిన పోటీలో Rijndael సైఫర్ గెలుపొందింది. వృద్ధాప్య డేటా ఎన్క్రిప్షన్ స్టాండర్డ్ (DES)ని భద్రపరిచే ప్రమాణంగా భర్తీ చేసే కొత్త సిమెట్రిక్ కీ ఎన్క్రిప్షన్ అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడానికి ఈ పోటీని NIST నిర్వహించింది.
పబ్లిక్-కీ క్రిప్టోగ్రఫీ (అసిమెట్రిక్ క్రిప్టోగ్రఫీ) అంటే ఏమిటి?
పబ్లిక్-కీ క్రిప్టోగ్రఫీ, అసిమెట్రిక్ క్రిప్టోగ్రఫీ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది సైబర్ సెక్యూరిటీ రంగంలో ఒక ప్రాథమిక భావన, ఇది ప్రైవేట్-కీ క్రిప్టోగ్రఫీ (సిమెట్రిక్ క్రిప్టోగ్రఫీ)లో కీలక పంపిణీ సమస్య కారణంగా ఉద్భవించింది. క్లాసికల్ సిమెట్రిక్ క్రిప్టోగ్రఫీలో కీ పంపిణీ అనేది ఒక ముఖ్యమైన సమస్య అయినప్పటికీ, పబ్లిక్-కీ క్రిప్టోగ్రఫీ ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందించింది, కానీ అదనంగా ప్రవేశపెట్టబడింది
Google Vision APIలో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ కోసం కొన్ని ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాలలో భాగమైన Google Vision API, ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్తో సహా అధునాతన ఇమేజ్ అవగాహన కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సందర్భంలో, చిత్రాలలోని వస్తువులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి API ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాల సమితిని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు API యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వర్గీకరించడానికి సూచన పాయింట్లుగా పనిచేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, వస్తువులను గుర్తించడం