क्या मशीन लर्निंग कुछ संवादात्मक सहायता कर सकती है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे में संवाद सहायता में मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। डायलॉगिक सहायता में ऐसे सिस्टम बनाना शामिल है जो उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत में संलग्न हो सकें, उनके प्रश्नों को समझ सकें और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकें। इस तकनीक का व्यापक रूप से चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट, ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों और बहुत कुछ में उपयोग किया जाता है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
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क्या मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है?
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में इसे बड़ी मात्रा में डेटा के संपर्क में लाना शामिल है ताकि यह प्रत्येक परिदृश्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पैटर्न सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम हो सके। प्रशिक्षण चरण के दौरान, मशीन लर्निंग मॉडल पुनरावृत्तियों की एक श्रृंखला से गुजरता है जहां यह अपने आंतरिक मापदंडों को न्यूनतम करने के लिए समायोजित करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो मशीनों को जटिल डेटा का स्वचालित रूप से विश्लेषण और व्याख्या करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने के दृष्टिकोण के बीच अंतर क्या हैं?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखना तीन अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। प्रत्येक दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार की समस्याओं का समाधान करने और विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करता है। आइए इन दृष्टिकोणों के बीच अंतर का पता लगाएं और उनकी विशेषताओं और अनुप्रयोगों की व्यापक व्याख्या प्रदान करें। पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रकार है
एमएल क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। एमएल एल्गोरिदम को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और फिर इस ज्ञान का उपयोग सूचित करने के लिए किया जाता है
एमएल में किसी समस्या को परिभाषित करने के लिए सामान्य एल्गोरिदम क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) में किसी समस्या को परिभाषित करने में कार्य को इस तरह से तैयार करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण शामिल होता है जिसे एमएल तकनीकों का उपयोग करके संबोधित किया जा सकता है। यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा संग्रह से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक संपूर्ण एमएल पाइपलाइन की नींव रखती है। इस उत्तर में हम रूपरेखा देंगे
एआई एल्गोरिदम के प्रशिक्षण में मशीन लर्निंग पर कुछ साहित्य स्रोत क्या हैं?
मशीन लर्निंग एआई एल्गोरिदम के प्रशिक्षण का एक महत्वपूर्ण पहलू है, क्योंकि यह कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधार करने की अनुमति देता है। एआई एल्गोरिदम के प्रशिक्षण में मशीन लर्निंग की व्यापक समझ हासिल करने के लिए, प्रासंगिक साहित्य स्रोतों का पता लगाना आवश्यक है। इस प्रतिक्रिया में, मैं साहित्य की एक विस्तृत सूची प्रदान करूंगा
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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
TensorFlow.js के साथ आप इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के कुछ उदाहरण क्या बना सकते हैं?
TensorFlow.js एक शक्तिशाली जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी है जो डेवलपर्स को सीधे ब्राउज़र में या Node.js सर्वर पर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने की अनुमति देती है। एपीआई के अपने व्यापक सेट के साथ, TensorFlow.js इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के निर्माण में सक्षम बनाता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की क्षमताओं का लाभ उठाता है। इस क्षेत्र में, कई हैं