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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, ऑटोएमएल विज़न - भाग 2
प्रशिक्षण शिक्षण एल्गोरिदम की मापनीयता क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण शिक्षण एल्गोरिदम की मापनीयता एक महत्वपूर्ण पहलू है। यह बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने और डेटासेट का आकार बढ़ने पर इसके प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम की क्षमता को संदर्भित करता है। जटिल मॉडलों और बड़े पैमाने पर डेटासेट से निपटने के दौरान यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है
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
ऐसे एल्गोरिदम बनाने का क्या मतलब है जो डेटा के आधार पर सीखते हैं, भविष्यवाणी करते हैं और निर्णय लेते हैं?
ऐसे एल्गोरिदम बनाना जो डेटा के आधार पर सीखें, परिणामों की भविष्यवाणी करें और निर्णय लें, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के मूल में है। इस प्रक्रिया में डेटा का उपयोग करके मॉडलों को प्रशिक्षित करना और उन्हें पैटर्न को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की अनुमति देना शामिल है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
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हानि फ़ंक्शन एल्गोरिथम क्या है?
हानि फ़ंक्शन एल्गोरिथ्म मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण घटक है, विशेष रूप से सादे और सरल अनुमानकों का उपयोग करके मॉडल का अनुमान लगाने के संदर्भ में। इस डोमेन में, हानि फ़ंक्शन एल्गोरिदम एक मॉडल के अनुमानित मूल्यों और देखे गए वास्तविक मूल्यों के बीच विसंगति को मापने के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य करता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
अनुमानक एल्गोरिथ्म क्या है?
अनुमानक एल्गोरिदम मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मूलभूत घटक है। यह इनपुट सुविधाओं और आउटपुट लेबल के बीच संबंधों का आकलन करके प्रशिक्षण और भविष्यवाणी प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अनुमानकों का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल के विकास को सरल बनाने के लिए किया जाता है
अनुमानक क्या हैं?
अनुमानक मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे देखे गए डेटा के आधार पर अज्ञात मापदंडों या कार्यों का अनुमान लगाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अनुमानकों का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। इस उत्तर में, हम अनुमानकों की अवधारणा को गहराई से समझेंगे और उनकी व्याख्या करेंगे
बड़े भाषाई मॉडल क्या हैं?
बड़े भाषाई मॉडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण विकास है और इसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन अनुवाद सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में प्रमुखता हासिल की है। ये मॉडल भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा और उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाकर मानव-जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इस प्रतिक्रिया में, हम
तंत्रिका नेटवर्क और गहरे तंत्रिका नेटवर्क क्या हैं?
तंत्रिका नेटवर्क और गहरे तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में मूलभूत अवधारणाएँ हैं। वे मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यक्षमता से प्रेरित शक्तिशाली मॉडल हैं, जो जटिल डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां करने में सक्षम हैं। तंत्रिका नेटवर्क एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है जो परस्पर जुड़े कृत्रिम न्यूरॉन्स से बना होता है, जिसे भी जाना जाता है
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
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