एल्गोरिदम के हाइपरपैरामीटर के कुछ उदाहरण क्या हैं?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, हाइपरपैरामीटर एक एल्गोरिदम के प्रदर्शन और व्यवहार को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हाइपरपैरामीटर वे पैरामीटर हैं जो सीखने की प्रक्रिया शुरू होने से पहले सेट किए जाते हैं। इन्हें प्रशिक्षण के दौरान नहीं सीखा जाता है; इसके बजाय, वे सीखने की प्रक्रिया को ही नियंत्रित करते हैं। इसके विपरीत, मॉडल पैरामीटर प्रशिक्षण के दौरान सीखे जाते हैं, जैसे वजन
मशीन लर्निंग मॉडल में कई युगों और मॉडल चलाने से भविष्यवाणी की सटीकता के बीच क्या संबंध है?
मशीन लर्निंग मॉडल में युगों की संख्या और भविष्यवाणी की सटीकता के बीच संबंध एक महत्वपूर्ण पहलू है जो मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। एक युग संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के माध्यम से एक पूर्ण पास को संदर्भित करता है। यह समझना आवश्यक है कि युगों की संख्या भविष्यवाणी सटीकता को कैसे प्रभावित करती है
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क्या बैच आकार, युग और डेटासेट आकार सभी हाइपरपैरामीटर हैं?
बैच आकार, युग और डेटासेट आकार वास्तव में मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण पहलू हैं और इन्हें आमतौर पर हाइपरपैरामीटर के रूप में जाना जाता है। इस अवधारणा को समझने के लिए, आइए प्रत्येक शब्द पर व्यक्तिगत रूप से गौर करें। बैच आकार: बैच आकार एक हाइपरपैरामीटर है जो प्रशिक्षण के दौरान मॉडल के वजन को अद्यतन करने से पहले संसाधित नमूनों की संख्या को परिभाषित करता है। यह चलता है
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एमएल ट्यूनिंग पैरामीटर और हाइपरपैरामीटर एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं?
ट्यूनिंग पैरामीटर और हाइपरपैरामीटर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में संबंधित अवधारणाएं हैं। ट्यूनिंग पैरामीटर एक विशेष मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए विशिष्ट होते हैं और प्रशिक्षण के दौरान एल्गोरिदम के व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। दूसरी ओर, हाइपरपैरामीटर ऐसे पैरामीटर हैं जो डेटा से नहीं सीखे जाते हैं बल्कि पहले सेट किए जाते हैं
हाइपरपैरामीटर क्या हैं?
हाइपरपैरामीटर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में। हाइपरपैरामीटर को समझने के लिए, पहले मशीन लर्निंग की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक सबसेट है जो एल्गोरिदम और मॉडल विकसित करने पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकते हैं
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ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिथम क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण मॉडल, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है। ऐसा ही एक एल्गोरिदम है ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम। ग्रेडिएंट बूस्टिंग एक शक्तिशाली सामूहिक शिक्षण पद्धति है जो कई कमजोर शिक्षार्थियों को जोड़ती है, जैसे
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उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की आंतरिक कार्यप्रणाली में गहराई से उतरना क्यों आवश्यक है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए, उनकी आंतरिक कार्यप्रणाली में गहराई से जाना आवश्यक है। यह गहन शिक्षण के क्षेत्र में विशेष रूप से सच है, जहां जटिल तंत्रिका नेटवर्क को गेम खेलने जैसे कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इन एल्गोरिदम के अंतर्निहित तंत्र और सिद्धांतों को समझकर, हम सूचित हो सकते हैं
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एआई प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करने के लिए कौन से तीन शब्दों को समझने की आवश्यकता है?
Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म में AI प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, तीन प्रमुख शब्दों को समझना आवश्यक है: अध्ययन, परीक्षण और माप। ये शब्द एआई प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र की क्षमताओं को समझने और उनका लाभ उठाने की नींव बनाते हैं। सबसे पहले, एक अध्ययन अनुकूलन के उद्देश्य से परीक्षणों के एक व्यवस्थित सेट को संदर्भित करता है
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गैर-मशीन-लर्निंग सिस्टम को अनुकूलित करने के लिए AI प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
एआई प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र Google क्लाउड द्वारा पेश किया गया एक शक्तिशाली टूल है जिसका उपयोग गैर-मशीन-लर्निंग सिस्टम को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि इसे मुख्य रूप से मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन अनुकूलन तकनीकों को लागू करके गैर-एमएल सिस्टम के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए भी इसका लाभ उठाया जा सकता है। यह समझने के लिए कि एआई प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र का उपयोग कैसे किया जा सकता है
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यदि आप गलत लेबल वाली छवियों या अपने मॉडल के प्रदर्शन के साथ अन्य समस्याओं की पहचान करते हैं तो आप क्या कर सकते हैं?
मशीन लर्निंग मॉडल के साथ काम करते समय, गलत लेबल वाली छवियों या मॉडल के प्रदर्शन के साथ अन्य समस्याओं का सामना करना असामान्य नहीं है। ये मुद्दे विभिन्न कारणों से उत्पन्न हो सकते हैं जैसे डेटा को लेबल करने में मानवीय त्रुटि, प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह, या मॉडल की सीमाएं। हालाँकि, इनका समाधान करना महत्वपूर्ण है
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