के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
मेशिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिने प्रक्रियाले यसलाई प्रत्येक परिदृश्यको लागि स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी ढाँचाहरू सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउन डेटाको ठूलो मात्रामा यसलाई उजागर गर्न समावेश गर्दछ। प्रशिक्षण चरणको समयमा, मेसिन लर्निङ मोडेलले पुनरावृत्तिहरूको एक श्रृंखलाबाट गुज्र्छ जहाँ यसले यसको आन्तरिक मापदण्डहरूलाई न्यूनतम गर्न समायोजन गर्दछ।
के एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षण चाहिन्छ यद्यपि यसमा कुनै लेबल गरिएको डाटा छैन?
मेशिन लर्निङमा एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षणको लागि लेबल गरिएको डेटा आवश्यक पर्दैन किनभने यसले पूर्वनिर्धारित लेबलहरू बिना डेटा भित्र ढाँचा र सम्बन्धहरू फेला पार्ने लक्ष्य राख्छ। यद्यपि असुरक्षित सिकाइले लेबल गरिएको डाटाको प्रयोग समावेश गर्दैन, मोडेलले अझै पनि डाटाको अन्तर्निहित संरचना सिक्न प्रशिक्षण प्रक्रियाबाट गुज्रनुपर्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
पर्यवेक्षित बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भनेर कसैलाई कसरी थाहा हुन्छ?
पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ दुईवटा आधारभूत प्रकारका मेसिन लर्निङ प्रतिमानहरू हुन् जसले डेटाको प्रकृति र हातमा रहेको कार्यको उद्देश्यहरूमा आधारित फरक उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। प्रभावकारी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिजाइन गर्नको लागि सुपरिवेक्षण गरिएको तालिम बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ। यी दुई दृष्टिकोणहरू बीचको छनौट निर्भर गर्दछ
मेसिन लर्निङ भनेको के हो?
मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को एक उपक्षेत्र हो जसले एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी नै भविष्यवाणी वा निर्णयहरू सिक्न सक्षम बनाउँछ। यो एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिनहरूलाई स्वचालित रूपमा जटिल डेटाको विश्लेषण र व्याख्या गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, र सूचित निर्णयहरू वा भविष्यवाणीहरू गर्न अनुमति दिन्छ।
के मेसिन लर्निङले प्रयोग गरिएको डाटाको गुणस्तर भविष्यवाणी वा निर्धारण गर्न सक्छ?
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 लागू हुन्छन्
पर्यवेक्षित, पर्यवेक्षित र सुदृढीकरण सिकाउने दृष्टिकोणहरू बीच के भिन्नताहरू छन्?
पर्यवेक्षित, असुरक्षित, र सुदृढीकरण शिक्षा मेशिन शिक्षाको क्षेत्रमा तीन फरक दृष्टिकोणहरू हुन्। प्रत्येक दृष्टिकोणले विभिन्न प्रकारका समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्न र विशिष्ट उद्देश्यहरू प्राप्त गर्न विभिन्न प्रविधिहरू र एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दछ। यी दृष्टिकोणहरू बीचको भिन्नताहरू अन्वेषण गरौं र तिनीहरूका विशेषताहरू र अनुप्रयोगहरूको विस्तृत व्याख्या प्रदान गरौं। पर्यवेक्षित शिक्षा एक प्रकारको हो
एमएल के हो?
मेसिन लर्निङ (ML) आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को एउटा उपक्षेत्र हो जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी नै सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउने एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ। ML एल्गोरिदमहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू विश्लेषण गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, र त्यसपछि यो ज्ञानलाई सूचित गर्न प्रयोग गर्नुहोस्।
ML मा समस्या परिभाषित गर्न को लागी एक सामान्य एल्गोरिथ्म के हो?
मेसिन लर्निङ (ML) मा समस्या परिभाषित गर्दा ML प्रविधिहरू प्रयोग गरेर सम्बोधन गर्न सकिने तरिकाले हातमा रहेको कार्यलाई व्यवस्थित गर्ने तरिका समावेश हुन्छ। यो प्रक्रिया महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले सम्पूर्ण ML पाइपलाइनको लागि आधार तयार गर्दछ, डेटा सङ्कलनदेखि मोडेल प्रशिक्षण र मूल्याङ्कनसम्म। यस जवाफमा, हामी रूपरेखा गर्नेछौं
मीन शिफ्ट एल्गोरिथ्म के हो र यो के-मीन्स एल्गोरिथ्मबाट कसरी फरक छ?
मीन शिफ्ट एल्गोरिथ्म एक गैर-पैरामेट्रिक क्लस्टरिङ प्रविधि हो जुन सामान्यतया मेसिन लर्निङमा क्लस्टरिङ जस्ता असुरक्षित सिकाइ कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। यसले क्लस्टरहरूमा डेटा पोइन्टहरू तोक्ने तरिका र मनमानी आकारको क्लस्टरहरू पहिचान गर्ने क्षमता सहित धेरै मुख्य पक्षहरूमा k-means एल्गोरिथ्मबाट फरक छ। मतलब बुझ्न
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, क्लस्टरिंग, के-मतलब र शिफ्ट मतलब, K लाई स्क्र्याचबाट आउँदछ, परीक्षा समीक्षा
लेबल गरिएको डाटाको अभावमा हामी क्लस्टरिङ एल्गोरिदमको कार्यसम्पादन कसरी मूल्याङ्कन गर्छौं?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी पाइथनसँग मेसिन लर्निङमा, लेबल गरिएको डाटाको अभावमा क्लस्टरिङ एल्गोरिदमको कार्यसम्पादनको मूल्याङ्कन गर्नु महत्त्वपूर्ण कार्य हो। क्लस्टरिङ एल्गोरिदमहरू असुरक्षित सिकाइ प्रविधिहरू हुन् जसले समान डेटा बिन्दुहरूलाई तिनीहरूको अन्तर्निहित ढाँचा र समानताहरूको आधारमा समूहबद्ध गर्ने लक्ष्य राख्छ। जबकि लेबल गरिएको डाटाको अभाव
- 1
- 2