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।
मशीन लर्निंग में माध्य शिफ्ट क्लस्टरिंग के कुछ अनुप्रयोग क्या हैं?
मीन शिफ्ट क्लस्टरिंग मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक लोकप्रिय एल्गोरिदम है जिसका उपयोग बिना पर्यवेक्षित क्लस्टरिंग कार्यों के लिए किया जाता है। कंप्यूटर विज़न, इमेज प्रोसेसिंग, डेटा विश्लेषण और पैटर्न पहचान सहित विभिन्न डोमेन में इसके विभिन्न अनुप्रयोग हैं। इस उत्तर में, हम मशीन लर्निंग में माध्य शिफ्ट क्लस्टरिंग के कुछ प्रमुख अनुप्रयोगों का पता लगाएंगे।
यूक्लिडियन दूरी क्या है और मशीन लर्निंग में यह क्यों महत्वपूर्ण है?
यूक्लिडियन दूरी गणित में एक मौलिक अवधारणा है और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह यूक्लिडियन अंतरिक्ष में दो बिंदुओं के बीच सीधी रेखा की दूरी का माप है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, यूक्लिडियन दूरी का उपयोग डेटा बिंदुओं के बीच समानता या असमानता को मापने के लिए किया जाता है, जो कि आवश्यक है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, यूक्लिडियन दूरी, परीक्षा समीक्षा
टीएफएक्स उत्पादन एमएल परिनियोजन के लिए एमएल इंजीनियरिंग में जमीनी सच्चाई और डेटा को बदलने से उत्पन्न चुनौतियों का समाधान कैसे करता है?
टीएफएक्स (टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड) एक शक्तिशाली ढांचा है जो उत्पादन एमएल परिनियोजन के लिए एमएल इंजीनियरिंग में जमीनी सच्चाई और डेटा को बदलने से उत्पन्न चुनौतियों का समाधान करता है। यह इन चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संभालने और उत्पादन में एमएल मॉडल के सुचारू संचालन को सुनिश्चित करने के लिए उपकरणों और सर्वोत्तम प्रथाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है। प्रमुख चुनौतियों में से एक