मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रहों का पता कैसे लगाया जा सकता है और इन पूर्वाग्रहों को कैसे रोका जा सकता है?
मशीन लर्निंग मॉडल में पूर्वाग्रहों का पता लगाना निष्पक्ष और नैतिक एआई सिस्टम सुनिश्चित करने का एक महत्वपूर्ण पहलू है। डेटा संग्रह, प्रीप्रोसेसिंग, फीचर चयन, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती सहित मशीन लर्निंग पाइपलाइन के विभिन्न चरणों से पूर्वाग्रह उत्पन्न हो सकते हैं। पूर्वाग्रहों का पता लगाने में सांख्यिकीय विश्लेषण, डोमेन ज्ञान और आलोचनात्मक सोच का संयोजन शामिल है। इस प्रतिक्रिया में, हम
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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क्या TensorBoard को ऑनलाइन इस्तेमाल किया जा सकता है?
हाँ, कोई मशीन लर्निंग मॉडल को विज़ुअलाइज़ करने के लिए TensorBoard का ऑनलाइन उपयोग कर सकता है। TensorBoard एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो Google द्वारा विकसित एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क TensorFlow के साथ आता है। यह आपको अपने मशीन लर्निंग मॉडल के विभिन्न पहलुओं को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है, जैसे मॉडल ग्राफ़, प्रशिक्षण मेट्रिक्स और एम्बेडिंग। इनकी कल्पना करके
उदाहरण में प्रयुक्त आइरिस डेटा सेट कहां मिल सकता है?
उदाहरण में प्रयुक्त आइरिस डेटासेट को खोजने के लिए कोई इसे यूसीआई मशीन लर्निंग रिपॉजिटरी के माध्यम से एक्सेस कर सकता है। आइरिस डेटासेट वर्गीकरण कार्यों के लिए मशीन लर्निंग के क्षेत्र में आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला डेटासेट है, विशेष रूप से विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रदर्शित करने में इसकी सादगी और प्रभावशीलता के कारण शैक्षिक संदर्भों में। यूसीआई मशीन
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जनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर (जीपीटी) मॉडल क्या है?
जेनेरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर (जीपीटी) एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल है जो मानव-जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करता है। जीपीटी मॉडल बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं और इन्हें टेक्स्ट निर्माण, अनुवाद, सारांश और प्रश्न-उत्तर जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक किया जा सकता है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, विशेषकर भीतर
क्या मशीन लर्निंग के लिए पायथन आवश्यक है?
पायथन अपनी सादगी, बहुमुखी प्रतिभा और एमएल कार्यों का समर्थन करने वाले कई पुस्तकालयों और ढांचे की उपलब्धता के कारण मशीन लर्निंग (एमएल) के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। हालाँकि एमएल के लिए पायथन का उपयोग करना कोई आवश्यकता नहीं है, लेकिन कई चिकित्सकों और शोधकर्ताओं द्वारा इसकी काफी अनुशंसा की जाती है और इसे प्राथमिकता दी जाती है
क्या एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण की आवश्यकता है, हालांकि इसमें कोई लेबल डेटा नहीं है?
मशीन लर्निंग में एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि इसका उद्देश्य पूर्वनिर्धारित लेबल के बिना डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को ढूंढना है। हालाँकि, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग शामिल नहीं है, फिर भी मॉडल को डेटा की अंतर्निहित संरचना को सीखने के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है।
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण के कुछ उदाहरण क्या हैं?
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एक मशीन लर्निंग प्रतिमान है जो पर्यवेक्षित शिक्षण (जहां सभी डेटा लेबल किया गया है) और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (जहां कोई डेटा लेबल नहीं किया गया है) के बीच आता है। अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम लेबल किए गए डेटा की एक छोटी मात्रा और बिना लेबल वाले डेटा की एक बड़ी मात्रा के संयोजन से सीखता है। प्राप्त करते समय यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उपयोगी होता है
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किसी को यह कैसे पता चलेगा कि पर्यवेक्षित बनाम अपर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है?
पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण दो मूलभूत प्रकार के मशीन लर्निंग प्रतिमान हैं जो डेटा की प्रकृति और हाथ में कार्य के उद्देश्यों के आधार पर अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन करने में यह समझना महत्वपूर्ण है कि पर्यवेक्षित प्रशिक्षण बनाम गैर-पर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है। इन दोनों दृष्टिकोणों के बीच चुनाव निर्भर करता है
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किसी को कैसे पता चलेगा कि कोई मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है? क्या सटीकता एक प्रमुख संकेतक है और क्या यह 90% से ऊपर होनी चाहिए?
यह निर्धारित करना कि मशीन लर्निंग मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है या नहीं, मॉडल विकास प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण पहलू है। जबकि किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में सटीकता एक महत्वपूर्ण मीट्रिक (या यहां तक कि एक प्रमुख मीट्रिक) है, यह एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल का एकमात्र संकेतक नहीं है। 90% से अधिक सटीकता प्राप्त करना सार्वभौमिक नहीं है
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