मेसिन लर्निङ, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको उपक्षेत्र, प्रयोग गरिएको डाटाको गुणस्तर भविष्यवाणी गर्ने वा निर्धारण गर्ने क्षमता छ। यो विभिन्न प्रविधिहरू र एल्गोरिदमहरू मार्फत प्राप्त गरिन्छ जसले मेसिनहरूलाई डेटाबाट सिक्न र सूचित भविष्यवाणी वा मूल्याङ्कनहरू गर्न सक्षम बनाउँछ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, यी प्रविधिहरू डेटाको गुणस्तर विश्लेषण र मूल्याङ्कन गर्न लागू गरिन्छ।
मेसिन लर्निङले डेटाको गुणस्तर कसरी भविष्यवाणी गर्न वा निर्धारण गर्न सक्छ भनेर बुझ्नको लागि, पहिले डाटा गुणस्तरको अवधारणा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। डाटा गुणस्तरले डाटाको शुद्धता, पूर्णता, स्थिरता र सान्दर्भिकतालाई जनाउँछ। कुनै पनि मेसिन लर्निङ मोडेलमा भरपर्दो र सही नतिजाहरू उत्पादन गर्नको लागि उच्च गुणस्तरको डाटा आवश्यक हुन्छ।
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू यसको विशेषताहरू, ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू विश्लेषण गरेर डाटाको गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। एउटा सामान्य दृष्टिकोण भनेको पर्यवेक्षित शिक्षा एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्नु हो, जहाँ डेटाको गुणस्तरलाई पूर्वनिर्धारित मापदण्डको आधारमा लेबल वा वर्गीकृत गरिन्छ। एल्गोरिदमले त्यसपछि यो लेबल गरिएको डाटाबाट सिक्छ र नयाँ, नदेखिने डाटाको गुणस्तर भविष्यवाणी गर्न सक्ने मोडेल बनाउँछ।
उदाहरणका लागि, उत्पादनको ग्राहक समीक्षाहरू समावेश भएको डेटासेटलाई विचार गरौं। प्रत्येक समीक्षा व्यक्त गरिएको भावनाको आधारमा सकारात्मक वा नकारात्मक रूपमा लेबल गरिएको छ। यस लेबल गरिएको डेटामा पर्यवेक्षित सिकाइ एल्गोरिदमलाई तालिम दिएर, मेसिन लर्निङ मोडेलले नकारात्मक समीक्षाहरूबाट सकारात्मक समीक्षाहरू छुट्याउने ढाँचा र सुविधाहरू सिक्न सक्छ। यस मोडेललाई त्यसपछि नयाँ, लेबल नगरिएका समीक्षाहरूको भावना अनुमान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसले गर्दा डेटाको गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ।
पर्यवेक्षित सिकाइको अतिरिक्त, डेटाको गुणस्तर निर्धारण गर्न असुरक्षित सिकाइ एल्गोरिदमहरू पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। असुरक्षित सिकाइ एल्गोरिदमहरूले पूर्वनिर्धारित लेबलहरूमा भरोसा नगरी डाटामा अन्तर्निहित संरचना र ढाँचाहरूको विश्लेषण गर्दछ। समान डेटा बिन्दुहरू सँगै क्लस्टर गरेर वा आउटलियरहरू पहिचान गरेर, यी एल्गोरिदमहरूले डेटाको गुणस्तरमा अन्तरदृष्टि प्रदान गर्न सक्छन्।
उदाहरणका लागि, फलफूलका विभिन्न भौतिक गुणहरूको मापन भएको डेटासेटमा, एक असुरक्षित सिकाइ एल्गोरिदमले तिनीहरूको विशेषताहरूमा आधारित समान फलहरूको समूहहरू पहिचान गर्न सक्छ। यदि डेटामा कुनै पनि क्लस्टरमा फिट नहुने आउटलियरहरू वा उदाहरणहरू छन् भने, यसले डेटाको गुणस्तरमा सम्भावित समस्याहरू देखाउन सक्छ।
यसबाहेक, मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू हराएको डाटा, आउटलियरहरू, र असंगतताहरू पत्ता लगाउन र ह्यान्डल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, जुन डाटा गुणस्तरमा सामान्य चुनौतीहरू हुन्। उपलब्ध डाटामा ढाँचा र सम्बन्धहरू विश्लेषण गरेर, यी प्रविधिहरूले हराइरहेको मानहरू, पहिचान र ह्यान्डल गर्न, र डेटाको स्थिरता सुनिश्चित गर्न सक्छ।
मेशिन लर्निङले डेटाको ढाँचा, सम्बन्ध र विशेषताहरू विश्लेषण गर्ने पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर डेटाको गुणस्तरको अनुमान वा निर्धारण गर्न सक्छ। यी एल्गोरिदमहरूले पूर्वनिर्धारित लेबलहरूमा आधारित डेटा वर्गीकृत गर्न सक्छन् वा डाटामा अन्तर्निहित संरचनाहरू पहिचान गर्न सक्छन्। मेशिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर, डाटा गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ, र डेटा हराएको, आउटलियरहरू, र असंगतताहरू जस्ता सम्भावित समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्न सकिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)