क्या यह प्रस्ताव सही है या गलत "एक वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के लिए परिणाम वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण होना चाहिए।"
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से गहन शिक्षण के क्षेत्र में, वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बहुत कुछ जैसे कार्यों के लिए मौलिक उपकरण हैं। वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट पर चर्चा करते समय, वर्गों के बीच संभाव्यता वितरण की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। वह कथन
एक हॉट एन्कोडिंग क्या है?
हॉट एन्कोडिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग अक्सर गहन शिक्षण के क्षेत्र में किया जाता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में। TensorFlow में, एक लोकप्रिय डीप लर्निंग लाइब्रेरी, एक हॉट एन्कोडिंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा को एक प्रारूप में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है जिसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा आसानी से संसाधित किया जा सकता है। में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow डीप लर्निंग लाइब्रेरी, टीएफलर्न
सपोर्ट वेक्टर क्या है?
सपोर्ट वेक्टर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है, विशेष रूप से सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) के क्षेत्र में। एसवीएम पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का एक शक्तिशाली वर्ग है जो वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सपोर्ट वेक्टर की अवधारणा इस बात का आधार बनती है कि एसवीएम कैसे काम करते हैं और हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
निर्णय वृक्ष क्या है?
निर्णय वृक्ष एक शक्तिशाली और व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसे वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह किसी दिए गए डेटासेट की विशेषताओं या विशेषताओं के आधार पर निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाने वाले नियमों के एक सेट का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है। निर्णय वृक्ष उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी होते हैं जहां डेटा
IP पतों का वर्गीकरण क्या है?
कंप्यूटर नेटवर्किंग और इंटरनेट प्रोटोकॉल के संदर्भ में आईपी पते का वर्गीकरण, आईपी पते के वर्गीकरण और संगठन को संदर्भित करता है। आईपी, या इंटरनेट प्रोटोकॉल, एक मौलिक प्रोटोकॉल है जो इंटरनेट पर उपकरणों के बीच संचार को सक्षम बनाता है। आईपी पते किसी नेटवर्क पर उपकरणों की पहचान करने और उनका पता लगाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। को समझना
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
वर्गीकरण कार्यों में फीचर निष्कर्षण (कच्चे डेटा को महत्वपूर्ण विशेषताओं के एक सेट में बदलने की एक प्रक्रिया जिसका उपयोग पूर्वानुमानित मॉडल द्वारा किया जा सकता है) के लिए एक सामान्य एल्गोरिदम क्या है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में फीचर निष्कर्षण एक महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि इसमें कच्चे डेटा को महत्वपूर्ण सुविधाओं के एक सेट में बदलना शामिल है जिसका उपयोग पूर्वानुमानित मॉडल द्वारा किया जा सकता है। इस संदर्भ में, वर्गीकरण एक विशिष्ट कार्य है जिसका उद्देश्य डेटा को पूर्वनिर्धारित वर्गों या श्रेणियों में वर्गीकृत करना है। फीचर के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला एक एल्गोरिदम
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) वर्गीकरण कार्यों के लिए एक लोकप्रिय एल्गोरिदम है। वर्गीकरण के लिए एसवीएम का उपयोग करते समय, प्रमुख चरणों में से एक हाइपरप्लेन ढूंढना है जो डेटा बिंदुओं को विभिन्न वर्गों में सर्वोत्तम रूप से अलग करता है। हाइपरप्लेन पाए जाने के बाद, एक नए डेटा बिंदु का वर्गीकरण
क्या K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम प्रशिक्षण योग्य मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उपयुक्त है?
K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिदम वास्तव में प्रशिक्षण योग्य मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उपयुक्त है। केएनएन एक गैर-पैरामीट्रिक एल्गोरिदम है जिसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों के लिए किया जा सकता है। यह एक प्रकार का उदाहरण-आधारित शिक्षण है, जहां नए उदाहरणों को प्रशिक्षण डेटा में मौजूदा उदाहरणों से उनकी समानता के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है। केएनएन
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, K निकटतम पड़ोसी अनुप्रयोग
आप प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं?
एक प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, कई मैट्रिक्स और तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। ये मूल्यांकन विधियां शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को अपने मॉडल की प्रभावशीलता और सटीकता का आकलन करने की अनुमति देती हैं, जिससे उनके प्रदर्शन और सुधार के संभावित क्षेत्रों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है। इस उत्तर में, हम आमतौर पर उपयोग की जाने वाली विभिन्न मूल्यांकन तकनीकों का पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPTFK दीप लर्निंग विथ पायथन, टेंसोरफ्लो और केरस, परिचय, पायथन, टेंसोरफ्लो और केरस के साथ गहरी शिक्षा, परीक्षा समीक्षा