मशीन लर्निंग मॉडल में कई युगों और मॉडल चलाने से भविष्यवाणी की सटीकता के बीच क्या संबंध है?
मशीन लर्निंग मॉडल में युगों की संख्या और भविष्यवाणी की सटीकता के बीच संबंध एक महत्वपूर्ण पहलू है जो मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। एक युग संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के माध्यम से एक पूर्ण पास को संदर्भित करता है। यह समझना आवश्यक है कि युगों की संख्या भविष्यवाणी सटीकता को कैसे प्रभावित करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 1
गहन शिक्षा में युगों का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?
गहन शिक्षण में युगों का उपयोग करने का उद्देश्य मॉडल में प्रशिक्षण डेटा को पुनरावृत्त रूप से प्रस्तुत करके एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना है। एक युग को संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के माध्यम से एक पूर्ण पास के रूप में परिभाषित किया गया है। प्रत्येक युग के दौरान, मॉडल आउटपुट की भविष्यवाणी करने में हुई त्रुटि के आधार पर अपने आंतरिक मापदंडों को अपडेट करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, गहरी शिक्षा के साथ आगे बढ़ना, मॉडल विश्लेषण, परीक्षा समीक्षा
वास्तुकला और प्रदर्शन के संदर्भ में बेसलाइन, छोटे और बड़े मॉडलों के बीच क्या अंतर थे?
वास्तुकला और प्रदर्शन के संदर्भ में बेसलाइन, छोटे और बड़े मॉडल के बीच अंतर को प्रत्येक मॉडल में उपयोग की जाने वाली परतों, इकाइयों और मापदंडों की संख्या में भिन्नता के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। सामान्य तौर पर, एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की वास्तुकला इसकी परतों के संगठन और व्यवस्था को संदर्भित करती है, जबकि प्रदर्शन का अर्थ है कि कैसे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 2, परीक्षा समीक्षा
मॉडल प्रदर्शन के संदर्भ में अंडरफिटिंग ओवरफिटिंग से किस प्रकार भिन्न है?
मशीन लर्निंग मॉडल में अंडरफिटिंग और ओवरफिटिंग दो आम समस्याएं हैं जो उनके प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं। मॉडल प्रदर्शन के संदर्भ में, अंडरफ़िटिंग तब होती है जब कोई मॉडल डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को पकड़ने के लिए बहुत सरल होता है, जिसके परिणामस्वरूप खराब पूर्वानुमान सटीकता होती है। दूसरी ओर, ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल बहुत जटिल हो जाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 2, परीक्षा समीक्षा
अंडरफिटिंग की अवधारणा को समझाएं और यह मशीन लर्निंग मॉडल में क्यों होता है।
अंडरफिटिंग एक ऐसी घटना है जो मशीन लर्निंग मॉडल में तब घटित होती है जब मॉडल डेटा में मौजूद अंतर्निहित पैटर्न और रिश्तों को पकड़ने में विफल रहता है। यह उच्च पूर्वाग्रह और कम विचरण की विशेषता है, जिसके परिणामस्वरूप एक ऐसा मॉडल तैयार होता है जो डेटा की जटिलता का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करने के लिए बहुत सरल है। इस स्पष्टीकरण में, हम करेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 1, परीक्षा समीक्षा
नए, अनदेखे डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन में क्या विचलन देखे गए?
नए, अनदेखे डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल का प्रदर्शन प्रशिक्षण डेटा पर उसके प्रदर्शन से भिन्न हो सकता है। ये विचलन, जिन्हें सामान्यीकरण त्रुटियों के रूप में भी जाना जाता है, मॉडल और डेटा में कई कारकों के कारण उत्पन्न होते हैं। ऑटोएमएल विज़न के संदर्भ में, छवि वर्गीकरण कार्यों के लिए Google क्लाउड द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली उपकरण,
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