ग्राफ नियमितीकरण तकनीक में उपयोग किए जाने वाले ग्राफ का निर्माण कौन करता है, जिसमें एक ग्राफ शामिल होता है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं?
ग्राफ नियमितीकरण मशीन लर्निंग में एक मौलिक तकनीक है जिसमें एक ग्राफ का निर्माण शामिल है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। टेन्सरफ्लो के साथ न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) के संदर्भ में, ग्राफ़ का निर्माण यह परिभाषित करके किया जाता है कि डेटा बिंदु उनकी समानता या संबंधों के आधार पर कैसे जुड़े हुए हैं।
क्या विभिन्न जातीय समूहों, जैसे स्वास्थ्य सेवा में एकत्र किए गए डेटासेट को एमएल में ध्यान में रखा जाता है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल के संदर्भ में, मॉडल और एल्गोरिदम के विकास में निष्पक्षता, सटीकता और समावेशिता सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न जातीय समूहों द्वारा एकत्र किए गए डेटासेट पर विचार एक महत्वपूर्ण पहलू है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को पैटर्न सीखने और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
क्या डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाली विशेषताएं संख्यात्मक प्रारूप में होनी चाहिए और फीचर कॉलम में व्यवस्थित होनी चाहिए?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से क्लाउड में प्रशिक्षण मॉडल के लिए बड़े डेटा के संदर्भ में, डेटा का प्रतिनिधित्व सीखने की प्रक्रिया की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। विशेषताएँ, जो डेटा की व्यक्तिगत मापने योग्य गुण या विशेषताएँ हैं, आमतौर पर फ़ीचर कॉलम में व्यवस्थित की जाती हैं। जबकि यह है
डेटा संसाधित और बैच किए जाने के बाद सुविधाओं और लेबलों को कैसे दर्शाया जाता है?
TensorFlow उच्च-स्तरीय एपीआई का उपयोग करके डेटा लोड करने के संदर्भ में डेटा को संसाधित और बैच करने के बाद, सुविधाओं और लेबल को एक संरचित प्रारूप में दर्शाया जाता है जो मशीन लर्निंग मॉडल में कुशल प्रशिक्षण और अनुमान की सुविधा प्रदान करता है। TensorFlow लचीलेपन और उपयोग में आसानी की अनुमति देते हुए सुविधाओं और लेबलों को संभालने और प्रस्तुत करने के लिए विभिन्न तंत्र प्रदान करता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow उच्च स्तरीय एपीआई, डेटा लोड हो रहा है, परीक्षा समीक्षा
ट्यूरिंग मशीनों के साथ प्रोग्रामिंग करते समय डेटा या ज्ञान को एक विशिष्ट प्रारूप में प्रस्तुत करना क्यों आवश्यक है?
कम्प्यूटेशनल जटिलता सिद्धांत के क्षेत्र में, विशेष रूप से ट्यूरिंग मशीनों से संबंधित, कई मूलभूत कारणों से डेटा या ज्ञान को एक विशिष्ट प्रारूप में प्रस्तुत करना आवश्यक है। ट्यूरिंग मशीनें अमूर्त गणितीय मॉडल हैं जो पूर्वनिर्धारित नियमों के एक सेट के अनुसार अनंत टेप पर प्रतीकों में हेरफेर करके समस्या समाधान के रूप में कार्य करती हैं। इन
मशीन लर्निंग की प्रक्रिया में पहला कदम क्या है?
मशीन लर्निंग की प्रक्रिया में पहला कदम समस्या को परिभाषित करना और आवश्यक डेटा इकट्ठा करना है। यह प्रारंभिक चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह संपूर्ण मशीन लर्निंग पाइपलाइन की नींव तैयार करता है। मौजूदा समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करके, हम उपयोग करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रकार और का निर्धारण कर सकते हैं