क्या मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है?
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में इसे बड़ी मात्रा में डेटा के संपर्क में लाना शामिल है ताकि यह प्रत्येक परिदृश्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पैटर्न सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम हो सके। प्रशिक्षण चरण के दौरान, मशीन लर्निंग मॉडल पुनरावृत्तियों की एक श्रृंखला से गुजरता है जहां यह अपने आंतरिक मापदंडों को न्यूनतम करने के लिए समायोजित करता है
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क्या एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण की आवश्यकता है, हालांकि इसमें कोई लेबल डेटा नहीं है?
मशीन लर्निंग में एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि इसका उद्देश्य पूर्वनिर्धारित लेबल के बिना डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को ढूंढना है। हालाँकि, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग शामिल नहीं है, फिर भी मॉडल को डेटा की अंतर्निहित संरचना को सीखने के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है।
किसी को यह कैसे पता चलेगा कि पर्यवेक्षित बनाम अपर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है?
पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण दो मूलभूत प्रकार के मशीन लर्निंग प्रतिमान हैं जो डेटा की प्रकृति और हाथ में कार्य के उद्देश्यों के आधार पर अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन करने में यह समझना महत्वपूर्ण है कि पर्यवेक्षित प्रशिक्षण बनाम गैर-पर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है। इन दोनों दृष्टिकोणों के बीच चुनाव निर्भर करता है
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मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो मशीनों को जटिल डेटा का स्वचालित रूप से विश्लेषण और व्याख्या करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
क्या मशीन लर्निंग उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता की भविष्यवाणी या निर्धारण कर सकती है?
मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र, उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता का अनुमान लगाने या निर्धारित करने की क्षमता रखता है। यह विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम के माध्यम से हासिल किया जाता है जो मशीनों को डेटा से सीखने और सूचित भविष्यवाणियां या आकलन करने में सक्षम बनाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, इन तकनीकों को लागू किया जाता है
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पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने के दृष्टिकोण के बीच अंतर क्या हैं?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखना तीन अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। प्रत्येक दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार की समस्याओं का समाधान करने और विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करता है। आइए इन दृष्टिकोणों के बीच अंतर का पता लगाएं और उनकी विशेषताओं और अनुप्रयोगों की व्यापक व्याख्या प्रदान करें। पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रकार है
एमएल क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। एमएल एल्गोरिदम को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और फिर इस ज्ञान का उपयोग सूचित करने के लिए किया जाता है
एमएल में किसी समस्या को परिभाषित करने के लिए सामान्य एल्गोरिदम क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) में किसी समस्या को परिभाषित करने में कार्य को इस तरह से तैयार करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण शामिल होता है जिसे एमएल तकनीकों का उपयोग करके संबोधित किया जा सकता है। यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा संग्रह से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक संपूर्ण एमएल पाइपलाइन की नींव रखती है। इस उत्तर में हम रूपरेखा देंगे
माध्य शिफ्ट एल्गोरिथम क्या है और यह k-मीन्स एल्गोरिथम से कैसे भिन्न है?
माध्य शिफ्ट एल्गोरिदम एक गैर-पैरामीट्रिक क्लस्टरिंग तकनीक है जिसका उपयोग आमतौर पर क्लस्टरिंग जैसे अनियंत्रित शिक्षण कार्यों के लिए मशीन लर्निंग में किया जाता है। यह कई प्रमुख पहलुओं में के-मीन्स एल्गोरिदम से भिन्न है, जिसमें क्लस्टर को डेटा पॉइंट निर्दिष्ट करने का तरीका और मनमाने आकार के समूहों की पहचान करने की क्षमता शामिल है। मतलब को समझना
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लेबल किए गए डेटा के अभाव में हम क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करते हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन के साथ मशीन लर्निंग में, लेबल किए गए डेटा की अनुपस्थिति में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना एक महत्वपूर्ण कार्य है। क्लस्टरिंग एल्गोरिदम अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीकें हैं जिनका उद्देश्य समान डेटा बिंदुओं को उनके अंतर्निहित पैटर्न और समानता के आधार पर एक साथ समूहित करना है। जबकि लेबल किए गए डेटा का अभाव
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