तंत्रिका नेटवर्क आधारित एल्गोरिदम में उपयोग किए जाने वाले प्रमुख पैरामीटर क्या हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, तंत्रिका नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदम जटिल समस्याओं को हल करने और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन एल्गोरिदम में मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित, नोड्स की परस्पर जुड़ी परतें शामिल हैं। तंत्रिका नेटवर्क को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित और उपयोग करने के लिए, कई प्रमुख पैरामीटर आवश्यक हैं
मशीन लर्निंग में सीखने की दर क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में सीखने की दर एक महत्वपूर्ण मॉडल ट्यूनिंग पैरामीटर है। यह पिछले प्रशिक्षण चरण से प्राप्त जानकारी के आधार पर, प्रत्येक प्रशिक्षण चरण पुनरावृत्ति पर चरण आकार निर्धारित करता है। सीखने की दर को समायोजित करके, हम उस दर को नियंत्रित कर सकते हैं जिस पर मॉडल प्रशिक्षण डेटा से सीखता है
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प्रशिक्षण के लिए मूल्यांकन 80% और मूल्यांकन के लिए 20% क्यों है लेकिन इसके विपरीत नहीं?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में प्रशिक्षण के लिए 80% वेटेज और मूल्यांकन के लिए 20% वेटेज का आवंटन कई कारकों पर आधारित एक रणनीतिक निर्णय है। इस वितरण का उद्देश्य सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और मॉडल के प्रदर्शन का सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के बीच संतुलन बनाना है। इस प्रतिक्रिया में, हम कारणों पर गौर करेंगे
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कुछ संभावित मुद्दे क्या हैं जो बड़ी संख्या में पैरामीटर वाले तंत्रिका नेटवर्क के साथ उत्पन्न हो सकते हैं, और इन मुद्दों को कैसे संबोधित किया जा सकता है?
गहन शिक्षण के क्षेत्र में, बड़ी संख्या में मापदंडों वाले तंत्रिका नेटवर्क कई संभावित मुद्दे पैदा कर सकते हैं। ये मुद्दे नेटवर्क की प्रशिक्षण प्रक्रिया, सामान्यीकरण क्षमताओं और कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को प्रभावित कर सकते हैं। हालाँकि, ऐसी विभिन्न तकनीकें और दृष्टिकोण हैं जिनका उपयोग इन चुनौतियों से निपटने के लिए किया जा सकता है। बड़े तंत्रिका संबंधी प्राथमिक मुद्दों में से एक
गहन शिक्षण के प्रशिक्षण चरण में स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम की क्या भूमिका है?
अनुकूलन एल्गोरिदम, जैसे स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी), गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण चरण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। डीप लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र, जटिल पैटर्न सीखने और सटीक भविष्यवाणियां या वर्गीकरण करने के लिए कई परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने पर केंद्रित है। प्रशिक्षण प्रक्रिया में मॉडल के मापदंडों को पुनरावृत्तीय रूप से समायोजित करना शामिल है
TensorFlow में "train_neural_network" फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?
TensorFlow में "train_neural_network" फ़ंक्शन गहन शिक्षण के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है। TensorFlow एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसका व्यापक रूप से तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है, और "train_neural_network" फ़ंक्शन विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाता है। यह फ़ंक्शन मॉडल के मापदंडों को बेहतर बनाने के लिए अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है
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अनुकूलन एल्गोरिदम और नेटवर्क आर्किटेक्चर का चुनाव गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करता है?
गहन शिक्षण मॉडल का प्रदर्शन अनुकूलन एल्गोरिदम और नेटवर्क आर्किटेक्चर की पसंद सहित विभिन्न कारकों से प्रभावित होता है। ये दो घटक मॉडल की डेटा से सीखने और सामान्यीकरण करने की क्षमता निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इस उत्तर में, हम अनुकूलन एल्गोरिदम और नेटवर्क आर्किटेक्चर के प्रभाव पर चर्चा करेंगे
एसवीएम कार्यान्वयन में कौन से घटक अभी भी गायब हैं और उन्हें भविष्य के ट्यूटोरियल में कैसे अनुकूलित किया जाएगा?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) एल्गोरिदम का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। स्क्रैच से एक एसवीएम बनाने में विभिन्न घटकों को लागू करना शामिल है, लेकिन अभी भी कुछ गायब घटक हैं जिन्हें भविष्य के ट्यूटोरियल में अनुकूलित किया जा सकता है। यह उत्तर एक विस्तृत और व्यापक स्पष्टीकरण प्रदान करेगा
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में सुविधाओं को स्केल करने का उद्देश्य क्या है?
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में सुविधाओं को स्केल करना सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। स्केलिंग का उद्देश्य सुविधाओं को सामान्य बनाना है, यह सुनिश्चित करना कि वे समान पैमाने पर हैं और प्रतिगमन मॉडल पर तुलनीय प्रभाव डालते हैं। यह सामान्यीकरण प्रक्रिया विभिन्न कारणों से आवश्यक है, जिसमें अभिसरण में सुधार शामिल है,
एप्लिकेशन में उपयोग किए गए मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया गया, और प्रशिक्षण प्रक्रिया में किन उपकरणों का उपयोग किया गया?
डॉक्टर्स विदाउट बॉर्डर्स के कर्मचारियों को संक्रमण के लिए एंटीबायोटिक्स लिखने में मदद करने के लिए एप्लिकेशन में उपयोग किए गए मॉडल को पर्यवेक्षित शिक्षण और गहन शिक्षण तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके एक मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है, जहां इनपुट डेटा और संबंधित सही आउटपुट प्रदान किया जाता है। दूसरी ओर, गहन शिक्षा, संदर्भित करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow अनुप्रयोग, डॉक्टर्स विदाउट बॉर्डर्स के कर्मचारी संक्रमण के लिए एंटीबायोटिक्स लिख रहे हैं, परीक्षा समीक्षा
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