हमें मशीन लर्निंग में अनुकूलन लागू करने की आवश्यकता क्यों है?
अनुकूलन मशीन लर्निंग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे हमें मॉडलों के प्रदर्शन और दक्षता में सुधार करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे अंततः अधिक सटीक भविष्यवाणियां और तेज़ प्रशिक्षण समय प्राप्त होता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से उन्नत गहन शिक्षण, अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुकूलन तकनीक आवश्यक हैं। आवेदन करने के प्राथमिक कारणों में से एक
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ओवरफिटिंग कब होती है?
ओवरफिटिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में होती है, विशेष रूप से उन्नत गहन शिक्षण के क्षेत्र में, विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क में, जो इस क्षेत्र की नींव हैं। ओवरफिटिंग एक ऐसी घटना है जो तब उत्पन्न होती है जब एक मशीन लर्निंग मॉडल को किसी विशेष डेटासेट पर बहुत अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाता है, इस हद तक कि यह अत्यधिक विशिष्ट हो जाता है
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कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क सबसे पहले किसके लिए डिज़ाइन किए गए थे?
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को सबसे पहले कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में छवि पहचान के उद्देश्य से डिजाइन किया गया था। ये नेटवर्क एक विशेष प्रकार के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क हैं जो दृश्य डेटा का विश्लेषण करने में अत्यधिक प्रभावी साबित हुए हैं। सीएनएन का विकास ऐसे मॉडल बनाने की आवश्यकता से प्रेरित था जो सटीकता से काम कर सकें
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क्या कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क समय के साथ कनवल्शन को शामिल करके अनुक्रमिक डेटा को संभाल सकते हैं, जैसा कि कनवल्शनल सीक्वेंस टू सीक्वेंस मॉडल में उपयोग किया जाता है?
छवियों से सार्थक विशेषताएं निकालने की क्षमता के लिए कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। हालाँकि, उनका अनुप्रयोग केवल छवि प्रसंस्करण तक ही सीमित नहीं है। हाल के वर्षों में, शोधकर्ताओं ने पाठ या समय श्रृंखला डेटा जैसे अनुक्रमिक डेटा को संभालने के लिए सीएनएन के उपयोग का पता लगाया है। एक
क्या जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) जेनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर के विचार पर भरोसा करते हैं?
GAN विशेष रूप से एक जनरेटर और एक विवेचक की अवधारणा के आधार पर डिज़ाइन किए गए हैं। GAN गहन शिक्षण मॉडल का एक वर्ग है जिसमें दो मुख्य घटक होते हैं: एक जनरेटर और एक विवेचक। GAN में जनरेटर प्रशिक्षण डेटा से मिलते जुलते सिंथेटिक डेटा नमूने बनाने के लिए जिम्मेदार है। यह यादृच्छिक शोर के रूप में लेता है