अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम कैसे बनाएं?
अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने की प्रक्रिया में कई चरण और विचार शामिल हैं। इस उद्देश्य के लिए एक एल्गोरिदम विकसित करने के लिए, अदृश्य डेटा की प्रकृति को समझना आवश्यक है और इसका उपयोग मशीन सीखने के कार्यों में कैसे किया जा सकता है। आइए इसके आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने के लिए एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण की व्याख्या करें
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों
लाइटकॉइन की भविष्य की कीमत की भविष्यवाणी करने के लिए आरएनएन मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करने के लिए आवश्यक कदम क्या हैं?
लिटकोइन की भविष्य की कीमत की भविष्यवाणी करने के लिए आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करने के लिए, कई आवश्यक कदम उठाए जाने की आवश्यकता है। इन चरणों में प्रशिक्षण और परीक्षण उद्देश्यों के लिए डेटा संग्रह, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग और डेटा विभाजन शामिल है। इस उत्तर में, हम प्रत्येक चरण के बारे में विस्तार से जानेंगे
वास्तविक दुनिया का डेटा ट्यूटोरियल में उपयोग किए गए डेटासेट से कैसे भिन्न हो सकता है?
वास्तविक दुनिया का डेटा ट्यूटोरियल में उपयोग किए जाने वाले डेटासेट से काफी भिन्न हो सकता है, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से कागल प्रतियोगिता में फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए टेन्सरफ्लो और 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के साथ गहन शिक्षण। जबकि ट्यूटोरियल अक्सर उपदेशात्मक उद्देश्यों के लिए सरलीकृत और क्यूरेटेड डेटासेट प्रदान करते हैं, वास्तविक दुनिया का डेटा आमतौर पर अधिक जटिल होता है
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में गैर-संख्यात्मक डेटा को कैसे संभाला जा सकता है?
सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने और सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में गैर-संख्यात्मक डेटा को संभालना एक महत्वपूर्ण कार्य है। जबकि कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संख्यात्मक डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, गैर-संख्यात्मक डेटा को विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में प्रीप्रोसेस करने और बदलने के लिए कई तकनीकें उपलब्ध हैं। इस उत्तर में, हम अन्वेषण करेंगे
मशीन लर्निंग में फीचर चयन और इंजीनियरिंग का उद्देश्य क्या है?
मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया में फीचर चयन और इंजीनियरिंग महत्वपूर्ण कदम हैं, खासकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में। इन चरणों में दिए गए डेटासेट से सबसे अधिक प्रासंगिक सुविधाओं की पहचान करना और चयन करना शामिल है, साथ ही नई सुविधाएं बनाना भी शामिल है जो मॉडल की पूर्वानुमानित शक्ति को बढ़ा सकते हैं। फीचर का उद्देश्य
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में क्लासिफायरियर फिट करने का उद्देश्य क्या है?
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक क्लासिफायरियर फिट करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है। प्रतिगमन का प्राथमिक उद्देश्य इनपुट सुविधाओं के आधार पर निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करना है। हालाँकि, ऐसे परिदृश्य हैं जहां हमें निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने के बजाय डेटा को अलग-अलग श्रेणियों में वर्गीकृत करने की आवश्यकता है।
ट्रांसफ़ॉर्म घटक प्रशिक्षण और सेवा परिवेश के बीच निरंतरता कैसे सुनिश्चित करता है?
ट्रांसफॉर्म घटक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण और सेवा वातावरण के बीच स्थिरता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) ढांचे का एक अभिन्न अंग है, जो स्केलेबल और उत्पादन-तैयार मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के निर्माण पर केंद्रित है। ट्रांसफ़ॉर्म घटक डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फ़ीचर इंजीनियरिंग के लिए ज़िम्मेदार है, जो हैं
TensorFlow में किसी मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए कुछ संभावित रास्ते क्या हैं?
TensorFlow में किसी मॉडल की सटीकता में सुधार करना एक जटिल कार्य हो सकता है जिसके लिए विभिन्न कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। इस उत्तर में, हम TensorFlow में एक मॉडल की सटीकता को बढ़ाने के लिए कुछ संभावित रास्ते तलाशेंगे, जो मॉडल के निर्माण और परिष्कृत करने के लिए उच्च-स्तरीय एपीआई और तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करेंगे। 1. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: मूलभूत चरणों में से एक
मशीन लर्निंग मॉडल में फीड करने से पहले डेटा को प्रीप्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करना क्यों महत्वपूर्ण है?
मशीन लर्निंग मॉडल में फीड करने से पहले डेटा को प्रीप्रोसेस करना और बदलना कई कारणों से महत्वपूर्ण है। ये प्रक्रियाएँ डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने, मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने और सटीक और विश्वसनीय भविष्यवाणियाँ सुनिश्चित करने में मदद करती हैं। इस स्पष्टीकरण में, हम डेटा के प्रीप्रोसेसिंग और ट्रांसफ़ॉर्मिंग के महत्व पर गहराई से चर्चा करेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow उच्च स्तरीय एपीआई, डेटा और सुविधाओं पर गहराई से जा रहे हैं, परीक्षा समीक्षा
इस श्रृंखला के अगले वीडियो में क्या शामिल किया जाएगा?
श्रृंखला का अगला वीडियो "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - टेन्सरफ्लो फंडामेंटल्स - गूगल कोलैबोरेटरी में टेन्सरफ्लो - गूगल कोलैबोरेटरी में टेन्सरफ्लो के साथ शुरुआत करना" टेन्सरफ्लो में डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर इंजीनियरिंग के विषय को कवर करेगा। यह वीडियो कच्चे डेटा को उपयुक्त प्रारूप में तैयार करने और बदलने के लिए आवश्यक आवश्यक चरणों पर प्रकाश डालेगा
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