क्या यह सही है कि यदि डेटासेट बड़ा है तो मूल्यांकन की कम आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का अंश डेटासेट के बढ़ते आकार के साथ कम किया जा सकता है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, डेटासेट का आकार मूल्यांकन प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डेटासेट आकार और मूल्यांकन आवश्यकताओं के बीच संबंध जटिल है और विभिन्न कारकों पर निर्भर करता है। हालाँकि, यह आम तौर पर सच है कि जैसे-जैसे डेटासेट का आकार बढ़ता है, मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का अंश हो सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, गहरी तंत्रिका नेटवर्क और अनुमानक
क्या कोई गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) के छिपे हुए तर्क के रूप में आपूर्ति की गई सरणी को बदलकर व्यक्तिगत परतों में परतों की संख्या और नोड्स की संख्या को आसानी से नियंत्रित (जोड़ और हटाकर) कर सकता है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) में, प्रत्येक परत के भीतर परतों और नोड्स की संख्या को नियंत्रित करने की क्षमता मॉडल वास्तुकला अनुकूलन का एक मूलभूत पहलू है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में डीएनएन के साथ काम करते समय, छिपे हुए तर्क के रूप में आपूर्ति की गई सरणी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है
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डेटा दस्तावेज़ तुलना के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कौन सा एमएल एल्गोरिदम उपयुक्त है?
एक एल्गोरिदम जो डेटा दस्तावेज़ तुलना के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयुक्त है, वह कोसाइन समानता एल्गोरिदम है। कोसाइन समानता एक आंतरिक उत्पाद स्थान के दो गैर-शून्य वैक्टरों के बीच समानता का एक माप है जो उनके बीच के कोण के कोसाइन को मापता है। दस्तावेज़ तुलना के संदर्भ में इसका उपयोग निर्धारित करने के लिए किया जाता है
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Tensorflow 1 और Tensorflow 2 संस्करणों के बीच आइरिस डेटासेट को लोड करने और प्रशिक्षित करने में मुख्य अंतर क्या हैं?
आईरिस डेटासेट को लोड करने और प्रशिक्षित करने के लिए प्रदान किया गया मूल कोड TensorFlow 1 के लिए डिज़ाइन किया गया था और यह TensorFlow 2 के साथ काम नहीं कर सकता है। यह विसंगति TensorFlow के इस नए संस्करण में पेश किए गए कुछ परिवर्तनों और अपडेट के कारण उत्पन्न होती है, जिसे बाद में विस्तार से कवर किया जाएगा। ऐसे विषय जो सीधे तौर पर TensorFlow से संबंधित होंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
पायथन में ज्यूपिटर में टेन्सरफ्लो डेटासेट कैसे लोड करें और अनुमानकों को प्रदर्शित करने के लिए उनका उपयोग कैसे करें?
TensorFlow डेटासेट (TFDS) TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह है, जो मशीन सीखने के कार्यों के लिए विभिन्न डेटासेट तक पहुंचने और हेरफेर करने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है। दूसरी ओर, अनुमानक उच्च-स्तरीय टेन्सरफ़्लो एपीआई हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाते हैं। Python का उपयोग करके Jupyter में TensorFlow डेटासेट लोड करना और प्रदर्शित करना
TensorFlow और TensorBoard के बीच क्या अंतर हैं?
TensorFlow और TensorBoard दोनों उपकरण हैं जो मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, विशेष रूप से मॉडल विकास और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए। हालाँकि वे संबंधित हैं और अक्सर एक साथ उपयोग किए जाते हैं, दोनों के बीच स्पष्ट अंतर हैं। TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह उपकरणों का एक व्यापक सेट प्रदान करता है और
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कैसे पहचानें कि मॉडल ओवरफिटेड है?
यह पहचानने के लिए कि क्या कोई मॉडल ओवरफिट है, किसी को ओवरफिटिंग की अवधारणा और मशीन लर्निंग में इसके निहितार्थ को समझना चाहिए। ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन नए, अनदेखे डेटा को सामान्यीकृत करने में विफल रहता है। यह घटना मॉडल की पूर्वानुमान क्षमता के लिए हानिकारक है और खराब प्रदर्शन का कारण बन सकती है
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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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