लिखे हुए को बोलने में बदलना
टेक्स्ट-टू-स्पीच (टीटीएस) एक ऐसी तकनीक है जो टेक्स्ट को बोली जाने वाली भाषा में परिवर्तित करती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और गूगल क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, टीटीएस उपयोगकर्ता अनुभव और पहुंच को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, टीटीएस सिस्टम लिखित पाठ से मानव-जैसा भाषण उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे एप्लिकेशन बोलकर उपयोगकर्ताओं के साथ संवाद कर सकते हैं।
एल्गोरिदम के हाइपरपैरामीटर के कुछ उदाहरण क्या हैं?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, हाइपरपैरामीटर एक एल्गोरिदम के प्रदर्शन और व्यवहार को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हाइपरपैरामीटर वे पैरामीटर हैं जो सीखने की प्रक्रिया शुरू होने से पहले सेट किए जाते हैं। इन्हें प्रशिक्षण के दौरान नहीं सीखा जाता है; इसके बजाय, वे सीखने की प्रक्रिया को ही नियंत्रित करते हैं। इसके विपरीत, मॉडल पैरामीटर प्रशिक्षण के दौरान सीखे जाते हैं, जैसे वजन
एन्सेम्बल लर्निंग क्या है?
एन्सेम्बल लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें सिस्टम के समग्र प्रदर्शन और पूर्वानुमानित शक्ति को बेहतर बनाने के लिए कई मॉडलों का संयोजन शामिल है। सामूहिक शिक्षण के पीछे मूल विचार यह है कि कई मॉडलों की भविष्यवाणियों को एकत्रित करके, परिणामी मॉडल अक्सर शामिल किसी भी व्यक्तिगत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
यदि चुनी गई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उपयुक्त नहीं है तो क्या होगा और कोई यह कैसे सुनिश्चित कर सकता है कि सही का चयन किया जाए?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, किसी भी प्रोजेक्ट की सफलता के लिए एक उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन महत्वपूर्ण है। जब चुना गया एल्गोरिदम किसी विशेष कार्य के लिए उपयुक्त नहीं होता है, तो इससे इष्टतम परिणाम नहीं मिल सकते हैं, कम्प्यूटेशनल लागत में वृद्धि हो सकती है और संसाधनों का अकुशल उपयोग हो सकता है। इसलिए ये होना जरूरी है
क्या मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है?
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में इसे बड़ी मात्रा में डेटा के संपर्क में लाना शामिल है ताकि यह प्रत्येक परिदृश्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना पैटर्न सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम हो सके। प्रशिक्षण चरण के दौरान, मशीन लर्निंग मॉडल पुनरावृत्तियों की एक श्रृंखला से गुजरता है जहां यह अपने आंतरिक मापदंडों को न्यूनतम करने के लिए समायोजित करता है
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तंत्रिका नेटवर्क आधारित एल्गोरिदम में उपयोग किए जाने वाले प्रमुख पैरामीटर क्या हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, तंत्रिका नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदम जटिल समस्याओं को हल करने और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन एल्गोरिदम में मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित, नोड्स की परस्पर जुड़ी परतें शामिल हैं। तंत्रिका नेटवर्क को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित और उपयोग करने के लिए, कई प्रमुख पैरामीटर आवश्यक हैं
मशीन लर्निंग करने वाले एआई मॉडल को कोई कैसे कार्यान्वित करता है?
मशीन लर्निंग कार्य करने वाले एआई मॉडल को लागू करने के लिए, किसी को मशीन लर्निंग में शामिल मूलभूत अवधारणाओं और प्रक्रियाओं को समझना चाहिए। मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपसमूह है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधार करने में सक्षम बनाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग एक प्लेटफ़ॉर्म और टूल प्रदान करता है
सामूहिक शिक्षण क्या है?
एन्सेम्बल लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उद्देश्य कई मॉडलों को मिलाकर एक मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करना है। यह इस विचार का लाभ उठाता है कि कई कमजोर शिक्षार्थियों के संयोजन से एक मजबूत शिक्षार्थी तैयार किया जा सकता है जो किसी भी व्यक्तिगत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। पूर्वानुमानित सटीकता को बढ़ाने के लिए विभिन्न मशीन सीखने के कार्यों में इस दृष्टिकोण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है,
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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
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