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
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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
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
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो मशीनों को जटिल डेटा का स्वचालित रूप से विश्लेषण और व्याख्या करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
लेबल किया गया डेटा क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के संदर्भ में और विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक लेबल किया गया डेटा, एक डेटासेट को संदर्भित करता है जिसे विशिष्ट लेबल या श्रेणियों के साथ एनोटेट या चिह्नित किया गया है। ये लेबल प्रशिक्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए जमीनी सच्चाई या संदर्भ के रूप में काम करते हैं। डेटा बिंदुओं को उनके साथ जोड़कर
गतिज शिक्षार्थियों के लिए मशीन लर्निंग के बारे में सीखने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
काइनेस्टेटिक शिक्षार्थी वे व्यक्ति होते हैं जो शारीरिक गतिविधियों और व्यावहारिक अनुभवों के माध्यम से सर्वोत्तम सीखते हैं। जब मशीन लर्निंग के बारे में सीखने की बात आती है, तो कई प्रभावी रणनीतियाँ हैं जो गतिज शिक्षार्थियों की जरूरतों को पूरा करती हैं। इस प्रतिक्रिया में, हम गतिज शिक्षार्थियों के लिए मशीन लर्निंग की अवधारणाओं और सिद्धांतों को समझने के सर्वोत्तम तरीकों का पता लगाएंगे।
सपोर्ट वेक्टर क्या है?
सपोर्ट वेक्टर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है, विशेष रूप से सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) के क्षेत्र में। एसवीएम पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का एक शक्तिशाली वर्ग है जो वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सपोर्ट वेक्टर की अवधारणा इस बात का आधार बनती है कि एसवीएम कैसे काम करते हैं और हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
कौन सा एल्गोरिदम किस डेटा पैटर्न के लिए उपयुक्त है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, सटीक और कुशल परिणाम प्राप्त करने के लिए किसी विशेष डेटा पैटर्न के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना महत्वपूर्ण है। विभिन्न एल्गोरिदम विशिष्ट प्रकार के डेटा पैटर्न को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और उनकी विशेषताओं को समझने से मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन में काफी वृद्धि हो सकती है। आइए विभिन्न एल्गोरिदम का पता लगाएं
क्या मशीन लर्निंग उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता की भविष्यवाणी या निर्धारण कर सकती है?
मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र, उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता का अनुमान लगाने या निर्धारित करने की क्षमता रखता है। यह विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम के माध्यम से हासिल किया जाता है जो मशीनों को डेटा से सीखने और सूचित भविष्यवाणियां या आकलन करने में सक्षम बनाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, इन तकनीकों को लागू किया जाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है