क्या आमतौर पर प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बीच अनुशंसित डेटा विभाजन तदनुसार 80% से 20% के करीब है?
मशीन लर्निंग मॉडल में प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बीच सामान्य विभाजन तय नहीं है और विभिन्न कारकों के आधार पर भिन्न हो सकता है। हालाँकि, आम तौर पर प्रशिक्षण के लिए डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा आवंटित करने की सिफारिश की जाती है, आमतौर पर लगभग 70-80%, और शेष हिस्से को मूल्यांकन के लिए आरक्षित किया जाता है, जो लगभग 20-30% होगा। यह विभाजन यह सुनिश्चित करता है
क्या टेन्सरफ़्लो का उपयोग गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) के प्रशिक्षण और अनुमान के लिए किया जा सकता है?
TensorFlow Google द्वारा विकसित मशीन लर्निंग के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह टूल, लाइब्रेरी और संसाधनों का एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है जो डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। गहरे तंत्रिका नेटवर्क (DNNs) के संदर्भ में, TensorFlow न केवल इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सक्षम है बल्कि सुविधा भी प्रदान करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, अधिक उत्पादक मशीन सीखने के लिए TensorFlow हब
प्रशिक्षण के दौरान डेटासेट को कई बार दोहराने का उद्देश्य क्या है?
गहन शिक्षण के क्षेत्र में तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, डेटासेट पर कई बार पुनरावृत्ति करना आम बात है। यह प्रक्रिया, जिसे युग-आधारित प्रशिक्षण के रूप में जाना जाता है, मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने और बेहतर सामान्यीकरण प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करती है। प्रशिक्षण के दौरान डेटासेट पर कई बार पुनरावृत्ति करने का मुख्य कारण है
तंत्रिका मशीन अनुवाद मॉडल की संरचना क्या है?
न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (एनएमटी) मॉडल एक गहन शिक्षण-आधारित दृष्टिकोण है जिसने मशीन अनुवाद के क्षेत्र में क्रांति ला दी है। स्रोत और लक्ष्य भाषाओं के बीच मैपिंग को सीधे मॉडलिंग करके उच्च-गुणवत्ता वाले अनुवाद उत्पन्न करने की क्षमता के कारण इसे महत्वपूर्ण लोकप्रियता मिली है। इस उत्तर में, हम एनएमटी मॉडल की संरचना पर प्रकाश डालते हुए उसका पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, डीप लर्निंग, पायथन और टेंसोरफ्लो के साथ एक चैटबोट बनाना, एक मॉडल को प्रशिक्षित करना, परीक्षा समीक्षा
एआई पोंग गेम में तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का आउटपुट कैसे दर्शाया जाता है?
TensorFlow.js का उपयोग करके कार्यान्वित AI पोंग गेम में, तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के आउटपुट को इस तरह से दर्शाया जाता है जो गेम को निर्णय लेने और खिलाड़ी के कार्यों का जवाब देने में सक्षम बनाता है। यह कैसे हासिल किया जाता है यह समझने के लिए, आइए गेम मैकेनिक्स और तंत्रिका नेटवर्क की भूमिका के विवरण पर गौर करें
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow.js के साथ ब्राउज़र में गहरी शिक्षा, TensorFlow.js में AI पोंग, परीक्षा समीक्षा
हम 'फिट' फ़ंक्शन का उपयोग करके अपने नेटवर्क को कैसे प्रशिक्षित करते हैं? प्रशिक्षण के दौरान किन मापदंडों को समायोजित किया जा सकता है?
TensorFlow में `फिट` फ़ंक्शन का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में इनपुट डेटा और वांछित आउटपुट के आधार पर मॉडल के मापदंडों के वजन और पूर्वाग्रह को समायोजित करना शामिल है। इस प्रक्रिया को अनुकूलन के रूप में जाना जाता है और यह नेटवर्क को सीखने और सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए महत्वपूर्ण है। प्रशिक्षित करना
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, नेटवर्क का प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
यह जाँचने का उद्देश्य क्या है कि कोई सहेजा गया मॉडल प्रशिक्षण से पहले ही मौजूद है?
गहन शिक्षण मॉडल का प्रशिक्षण करते समय, यह जांचना महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करने से पहले कोई सहेजा गया मॉडल पहले से मौजूद है या नहीं। यह कदम कई उद्देश्यों को पूरा करता है और प्रशिक्षण वर्कफ़्लो को बहुत लाभ पहुँचा सकता है। कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करने के संदर्भ में, जाँच करने का उद्देश्य क्या है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, कुत्तों बनाम बिल्लियों की पहचान करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना, नेटवर्क का प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
कार्रवाई की भविष्यवाणी करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते समय प्रत्येक गेम पुनरावृत्ति के दौरान कार्रवाई कैसे चुनी जाती है?
प्रत्येक गेम पुनरावृत्ति के दौरान कार्रवाई की भविष्यवाणी करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते समय, कार्रवाई को तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट के आधार पर चुना जाता है। तंत्रिका नेटवर्क गेम की वर्तमान स्थिति को इनपुट के रूप में लेता है और संभावित क्रियाओं पर संभाव्यता वितरण उत्पन्न करता है। फिर चुनी गई कार्रवाई के आधार पर चयन किया जाता है
हम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल परिभाषा फ़ंक्शन में इनपुट परत कैसे बनाते हैं?
तंत्रिका नेटवर्क मॉडल परिभाषा फ़ंक्शन में इनपुट परत बनाने के लिए, हमें तंत्रिका नेटवर्क की मूलभूत अवधारणाओं और समग्र वास्तुकला में इनपुट परत की भूमिका को समझने की आवश्यकता है। TensorFlow और OpenAI का उपयोग करके गेम खेलने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के संदर्भ में, इनपुट परत कार्य करती है
मशीन लर्निंग का लक्ष्य क्या है और यह पारंपरिक प्रोग्रामिंग से कैसे भिन्न है?
मशीन लर्निंग का लक्ष्य एल्गोरिदम और मॉडल विकसित करना है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से स्वचालित रूप से सीखने और सुधारने में सक्षम बनाता है। यह पारंपरिक प्रोग्रामिंग से भिन्न है, जहां विशिष्ट कार्यों को करने के लिए स्पष्ट निर्देश प्रदान किए जाते हैं। मशीन लर्निंग में ऐसे मॉडलों का निर्माण और प्रशिक्षण शामिल है जो पैटर्न सीख सकते हैं और भविष्यवाणी कर सकते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow और Open AI के साथ गेम खेलने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना, परिचय, परीक्षा समीक्षा