बड़े डेटासेट का वास्तव में क्या मतलब है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक बड़ा डेटासेट, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के भीतर, डेटा के एक संग्रह को संदर्भित करता है जो आकार और जटिलता में व्यापक है। बड़े डेटासेट का महत्व मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बढ़ाने की क्षमता में निहित है। जब कोई डेटासेट बड़ा होता है, तो इसमें शामिल होता है
मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटासेट एकत्र करने की विधियाँ क्या हैं?
मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटासेट एकत्र करने के लिए कई विधियाँ उपलब्ध हैं। ये विधियाँ मशीन लर्निंग मॉडल की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, क्योंकि प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और मात्रा सीधे मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित करती है। आइए हम मैन्युअल डेटा संग्रह, वेब सहित डेटासेट संग्रह के विभिन्न तरीकों का पता लगाएं
एक विविध और प्रतिनिधि डेटासेट का होना गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण में कैसे योगदान देता है?
एक गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए विविध और प्रतिनिधि डेटासेट का होना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इसके समग्र प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमताओं में बहुत योगदान देता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन, टेन्सरफ्लो और केरस के साथ गहन शिक्षण, प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
हम चैटबॉट डेटासेट बफ़रिंग प्रक्रिया में काउंटर `row_counter` और `paired_rows` को कैसे प्रारंभ करते हैं?
चैटबॉट डेटासेट बफरिंग प्रक्रिया में काउंटर `row_counter` और `paired_rows` को प्रारंभ करने के लिए, हमें एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का पालन करने की आवश्यकता है। इन काउंटरों को आरंभ करने का उद्देश्य डेटासेट में पंक्तियों की संख्या और डेटा के जोड़े की संख्या पर नज़र रखना है। यह जानकारी डेटा जैसे विभिन्न कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है
चैटबॉट प्रशिक्षण के लिए Reddit डेटासेट प्राप्त करने के लिए क्या विकल्प हैं?
Reddit प्लेटफ़ॉर्म पर गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करके चैटबॉट को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट प्राप्त करना कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक मूल्यवान संसाधन हो सकता है। Reddit एक सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म है जो विभिन्न विषयों पर कई चर्चाएँ आयोजित करता है, जो इसे प्रशिक्षण डेटा के लिए एक आदर्श स्रोत बनाता है। में
दो वर्गों और उनकी संगत विशेषताओं वाले डेटासेट को परिभाषित करने का उद्देश्य क्या है?
दो वर्गों और उनकी संबंधित विशेषताओं से युक्त डेटासेट को परिभाषित करना मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है, विशेष रूप से K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम जैसे एल्गोरिदम को लागू करते समय। मशीन लर्निंग में अंतर्निहित मूलभूत अवधारणाओं और सिद्धांतों की जांच करके इस उद्देश्य को समझा जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, K निकटतम पड़ोसियों एल्गोरिथ्म को परिभाषित करना, परीक्षा समीक्षा
डायग्नोस्टिक विस्कॉन्सिन स्तन कैंसर डेटाबेस में प्रति कोशिका कितनी सुविधाएँ निकाली जाती हैं?
डायग्नोस्टिक विस्कॉन्सिन ब्रेस्ट कैंसर डेटाबेस (DWBCD) चिकित्सा अनुसंधान और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटासेट है। इसमें स्तन द्रव्यमान की बारीक सुई एस्पिरेट्स (एफएनए) की डिजीटल छवियों से निकाली गई विभिन्न विशेषताएं शामिल हैं, जिनका उपयोग इन द्रव्यमानों को सौम्य या घातक के रूप में वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है। भवन निर्माण के सन्दर्भ में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google सहयोग में TensorFlow, कोलाब में TensorFlow के साथ एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण, परीक्षा समीक्षा
वस्तुओं को पहचानने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने में फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?
वस्तुओं को पहचानने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने में फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट का उपयोग करने का उद्देश्य कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मॉडल के प्रदर्शन के मूल्यांकन के लिए एक मानकीकृत और व्यापक रूप से स्वीकृत बेंचमार्क प्रदान करना है। यह डेटासेट पारंपरिक एमएनआईएसटी डेटासेट के प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है, जिसमें हस्तलिखित होता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow का परिचय, एमएल के साथ बुनियादी कंप्यूटर दृष्टि, परीक्षा समीक्षा
Google क्लाउड स्टोरेज पर अपलोड की गई फ़ाइल का उपयोग करके BigQuery में तालिका बनाने के चरण क्या हैं?
Google क्लाउड स्टोरेज पर अपलोड की गई फ़ाइल का उपयोग करके BigQuery में एक तालिका बनाने के लिए, आपको चरणों की एक श्रृंखला का पालन करना होगा। यह प्रक्रिया आपको Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की शक्ति का लाभ उठाने और बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए BigQuery की क्षमताओं का उपयोग करने की अनुमति देती है। BigQuery में स्थानीय डेटा लोड करके, आप कुशलतापूर्वक अपने को प्रबंधित और क्वेरी कर सकते हैं
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, जीसीपी के साथ शुरुआत करना, वेब UI का उपयोग करके BigQuery में स्थानीय डेटा लोड हो रहा है, परीक्षा समीक्षा
आप BigQuery में नया डेटा सेट कैसे बना सकते हैं?
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) में वेब UI का उपयोग करके BigQuery में एक नया डेटा सेट बनाने के लिए, आप चरणों की एक श्रृंखला का पालन कर सकते हैं जो आपको अपने डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित और विश्लेषण करने में सक्षम करेगा। BigQuery एक पूरी तरह से प्रबंधित, सर्वर रहित डेटा वेयरहाउस है जो आपको बड़े डेटासेट के विरुद्ध तेज़, SQL-जैसी क्वेरी चलाने में सक्षम बनाता है। यह है