किसी को कैसे पता चलेगा कि कोई मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है? क्या सटीकता एक प्रमुख संकेतक है और क्या यह 90% से ऊपर होनी चाहिए?
यह निर्धारित करना कि मशीन लर्निंग मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है या नहीं, मॉडल विकास प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण पहलू है। जबकि किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में सटीकता एक महत्वपूर्ण मीट्रिक (या यहां तक कि एक प्रमुख मीट्रिक) है, यह एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल का एकमात्र संकेतक नहीं है। 90% से अधिक सटीकता प्राप्त करना सार्वभौमिक नहीं है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
क्या डेटा के विरुद्ध एमएल मॉडल का परीक्षण करना जो पहले मॉडल प्रशिक्षण में उपयोग किया जा सकता था, मशीन लर्निंग में एक उचित मूल्यांकन चरण है?
मशीन लर्निंग में मूल्यांकन चरण एक महत्वपूर्ण कदम है जिसमें मॉडल के प्रदर्शन और प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए डेटा के विरुद्ध उसका परीक्षण करना शामिल है। किसी मॉडल का मूल्यांकन करते समय, आमतौर पर उस डेटा का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है जिसे मॉडल ने प्रशिक्षण चरण के दौरान नहीं देखा है। इससे निष्पक्ष और विश्वसनीय मूल्यांकन परिणाम सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, मशीन सीखने के 7 चरण
क्या अनुमान भविष्यवाणी के बजाय मॉडल प्रशिक्षण का एक हिस्सा है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, यह कथन "अनुमान भविष्यवाणी के बजाय मॉडल प्रशिक्षण का एक हिस्सा है" पूरी तरह से सटीक नहीं है। मशीन लर्निंग पाइपलाइन में अनुमान और भविष्यवाणी अलग-अलग चरण हैं, प्रत्येक एक अलग उद्देश्य की पूर्ति करता है और अलग-अलग बिंदुओं पर घटित होता है
डेटा दस्तावेज़ तुलना के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कौन सा एमएल एल्गोरिदम उपयुक्त है?
एक एल्गोरिदम जो डेटा दस्तावेज़ तुलना के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयुक्त है, वह कोसाइन समानता एल्गोरिदम है। कोसाइन समानता एक आंतरिक उत्पाद स्थान के दो गैर-शून्य वैक्टरों के बीच समानता का एक माप है जो उनके बीच के कोण के कोसाइन को मापता है। दस्तावेज़ तुलना के संदर्भ में इसका उपयोग निर्धारित करने के लिए किया जाता है
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Tensorflow 1 और Tensorflow 2 संस्करणों के बीच आइरिस डेटासेट को लोड करने और प्रशिक्षित करने में मुख्य अंतर क्या हैं?
आईरिस डेटासेट को लोड करने और प्रशिक्षित करने के लिए प्रदान किया गया मूल कोड TensorFlow 1 के लिए डिज़ाइन किया गया था और यह TensorFlow 2 के साथ काम नहीं कर सकता है। यह विसंगति TensorFlow के इस नए संस्करण में पेश किए गए कुछ परिवर्तनों और अपडेट के कारण उत्पन्न होती है, जिसे बाद में विस्तार से कवर किया जाएगा। ऐसे विषय जो सीधे तौर पर TensorFlow से संबंधित होंगे
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मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नए, अनदेखे डेटा की भविष्यवाणी या वर्गीकरण करना सीख सकते हैं। बिना लेबल वाले डेटा के पूर्वानुमानित मॉडल के डिज़ाइन में क्या शामिल है?
मशीन लर्निंग में बिना लेबल वाले डेटा के लिए पूर्वानुमानित मॉडल के डिज़ाइन में कई महत्वपूर्ण चरण और विचार शामिल हैं। बिना लेबल वाला डेटा उस डेटा को संदर्भित करता है जिसमें पूर्वनिर्धारित लक्ष्य लेबल या श्रेणियां नहीं होती हैं। लक्ष्य ऐसे मॉडल विकसित करना है जो उपलब्ध पैटर्न और रिश्तों के आधार पर नए, अनदेखे डेटा की सटीक भविष्यवाणी या वर्गीकरण कर सकें।
Google क्लाउड मशीन लर्निंग में मॉडल कैसे बनाएं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में एक मॉडल बनाने के लिए, आपको एक संरचित वर्कफ़्लो का पालन करना होगा जिसमें विभिन्न घटक शामिल हों। इन घटकों में आपका डेटा तैयार करना, आपके मॉडल को परिभाषित करना और उसे प्रशिक्षित करना शामिल है। आइए प्रत्येक चरण को अधिक विस्तार से जानें। 1. डेटा तैयार करना: मॉडल बनाने से पहले, अपना डेटा तैयार करना महत्वपूर्ण है
प्रशिक्षण के लिए मूल्यांकन 80% और मूल्यांकन के लिए 20% क्यों है लेकिन इसके विपरीत नहीं?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में प्रशिक्षण के लिए 80% वेटेज और मूल्यांकन के लिए 20% वेटेज का आवंटन कई कारकों पर आधारित एक रणनीतिक निर्णय है। इस वितरण का उद्देश्य सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और मॉडल के प्रदर्शन का सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के बीच संतुलन बनाना है। इस प्रतिक्रिया में, हम कारणों पर गौर करेंगे
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AI में वज़न और पूर्वाग्रह क्या हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, वज़न और पूर्वाग्रह मौलिक अवधारणाएँ हैं। वे मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और कामकाज में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। नीचे वज़न और पूर्वाग्रहों की व्यापक व्याख्या दी गई है, उनके महत्व की खोज की गई है और मशीन के संदर्भ में उनका उपयोग कैसे किया जाता है
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मशीन लर्निंग में मॉडल की परिभाषा क्या है?
मशीन लर्निंग में एक मॉडल एक गणितीय प्रतिनिधित्व या एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जिसे स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है और छवि पहचान से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तक विभिन्न अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। में