वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा ठूलो डेटासेट, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ भित्र, डेटाको सङ्कलनलाई जनाउँछ जुन आकार र जटिलतामा व्यापक छ। ठूलो डेटासेटको महत्त्व मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रदर्शन र शुद्धता बढाउने क्षमतामा निहित हुन्छ। जब डेटासेट ठूलो हुन्छ, यसले समावेश गर्दछ
मेसिन लर्निङ मोडेल तालिमको लागि डाटासेटहरू सङ्कलन गर्ने विधिहरू के के हुन्?
मेसिन लर्निङ मोडेल तालिमको लागि डाटासेटहरू सङ्कलन गर्नका लागि धेरै विधिहरू उपलब्ध छन्। यी विधिहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्, किनभने प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गरिने डेटाको गुणस्तर र मात्राले मोडेलको कार्यसम्पादनमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्छ। म्यानुअल डेटा सङ्कलन, वेब सहित डेटासेट सङ्कलनका लागि विभिन्न दृष्टिकोणहरू अन्वेषण गरौं
विविध र प्रतिनिधि डेटासेटले कसरी गहिरो सिकाइ मोडेलको प्रशिक्षणमा योगदान गर्छ?
गहिरो सिकाइ मोडेललाई तालिम दिनको लागि विविध र प्रतिनिधि डेटासेट हुनु महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले यसको समग्र कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमताहरूमा ठूलो योगदान पुर्याउँछ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी पाइथन, टेन्सरफ्लो र केराससँग गहिरो शिक्षा, प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तर र विविधताको सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।
हामीले च्याटबोट डेटासेट बफरिङ प्रक्रियामा काउन्टरहरू `row_counter` र `paired_rows` लाई कसरी प्रारम्भ गर्छौं?
च्याटबोट डेटासेट बफरिङ प्रक्रियामा काउन्टरहरू `row_counter` र `paired_rows` सुरु गर्न, हामीले व्यवस्थित दृष्टिकोण अपनाउनुपर्छ। यी काउन्टरहरू सुरु गर्नुको उद्देश्य डेटासेटमा पङ्क्तिहरूको संख्या र डेटाको जोडीहरूको संख्या ट्र्याक राख्नु हो। यो जानकारी डेटा जस्ता विभिन्न कार्यहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ
च्याटबोट प्रशिक्षणको लागि Reddit डाटासेट प्राप्त गर्नका लागि विकल्पहरू के के हुन्?
Reddit प्लेटफर्ममा गहिरो सिकाइ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर च्याटबोटलाई प्रशिक्षण दिनको लागि डाटासेट प्राप्त गर्नु कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा अनुसन्धानकर्ताहरू र विकासकर्ताहरूको लागि बहुमूल्य स्रोत हुन सक्छ। Reddit एक सामाजिक मिडिया प्लेटफर्म हो जसले विषयहरूको विस्तृत दायरामा धेरै छलफलहरू होस्ट गर्दछ, यसलाई प्रशिक्षण डेटाको लागि एक आदर्श स्रोत बनाउँछ। मा
दुई वर्गहरू र तिनीहरूका सम्बन्धित सुविधाहरू समावेश भएको डेटासेट परिभाषित गर्नुको उद्देश्य के हो?
दुई वर्गहरू र तिनीहरूका सम्बन्धित सुविधाहरू समावेश भएको डेटासेट परिभाषित गर्नाले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण उद्देश्य पूरा गर्दछ, विशेष गरी K निकटतम छिमेकीहरू (KNN) एल्गोरिदम जस्ता एल्गोरिदमहरू लागू गर्दा। यस उद्देश्यलाई मेसिन लर्निङका आधारभूत अवधारणा र सिद्धान्तहरू जाँचेर बुझ्न सकिन्छ। मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू सिक्नको लागि डिजाइन गरिएको हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, K नजिकैको छिमेकी एल्गोरिथ्म परिभाषित गर्दै, परीक्षा समीक्षा
डायग्नोस्टिक विस्कॉन्सिन स्तन क्यान्सर डाटाबेसमा प्रति सेल कति सुविधाहरू निकालिन्छन्?
डायग्नोस्टिक विस्कॉन्सिन ब्रेस्ट क्यान्सर डाटाबेस (DWBCD) चिकित्सा अनुसन्धान र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने डाटासेट हो। यसमा स्तन जनसमूहको फाइन सुई एस्पिरेट्स (FNAs) को डिजिटाइज्ड तस्बिरहरूबाट निकालिएका विभिन्न सुविधाहरू छन्, जुन यी जनहरूलाई सौम्य वा घातक रूपमा वर्गीकृत गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। निर्माणको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, कोलाबमा टेन्सरफ्लोको साथ एक गहिरो न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्दै, परीक्षा समीक्षा
वस्तुहरू पहिचान गर्न कम्प्युटरलाई तालिम दिनको लागि फैशन MNIST डाटासेट प्रयोग गर्नुको उद्देश्य के हो?
वस्तुहरू पहिचान गर्न कम्प्युटरलाई तालिम दिन फैशन MNIST डाटासेट प्रयोग गर्नुको उद्देश्य कम्प्युटर दर्शनको क्षेत्रमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम र मोडेलहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न मानकीकृत र व्यापक रूपमा स्वीकृत बेन्चमार्क प्रदान गर्नु हो। यस डेटासेटले परम्परागत MNIST डेटासेटको प्रतिस्थापनको रूपमा कार्य गर्दछ, जसमा हस्तलिखित समावेश हुन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको परिचय, ML को साथ आधारभूत कम्प्युटर दर्शन, परीक्षा समीक्षा
गुगल क्लाउड भण्डारणमा अपलोड गरिएको फाइल प्रयोग गरेर BigQuery मा तालिका सिर्जना गर्ने चरणहरू के हुन्?
Google क्लाउड भण्डारणमा अपलोड गरिएको फाइल प्रयोग गरेर BigQuery मा तालिका सिर्जना गर्न, तपाईंले चरणहरूको शृङ्खला पालना गर्न आवश्यक छ। यो प्रक्रियाले तपाईंलाई Google क्लाउड प्लेटफर्मको शक्तिको लाभ उठाउन र ठूला डाटासेटहरू विश्लेषण गर्न BigQuery को क्षमताहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। BigQuery मा स्थानीय डाटा लोड गरेर, तपाईं कुशलतापूर्वक व्यवस्थापन गर्न सक्नुहुन्छ र आफ्नो प्रश्न सोध्न सक्नुहुन्छ
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP को साथ सुरू गर्दै, वेब यूआई प्रयोग गरी बिगक्वारीमा स्थानीय डाटा लोड गर्दै, परीक्षा समीक्षा
तपाईं BigQuery मा नयाँ डेटा सेट कसरी सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ?
Google क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) मा Web UI को प्रयोग गरेर BigQuery मा नयाँ डेटा सेट सिर्जना गर्न, तपाईंले आफ्नो डेटालाई प्रभावकारी रूपमा व्यवस्थापन र विश्लेषण गर्न सक्षम पार्ने चरणहरूको शृङ्खला पालना गर्न सक्नुहुन्छ। BigQuery एक पूर्ण-व्यवस्थित, सर्भररहित डेटा गोदाम हो जसले तपाईंलाई ठूला डाटासेटहरू विरुद्ध SQL-जस्तो प्रश्नहरू छिटो चलाउन सक्षम बनाउँछ। यो छ
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP को साथ सुरू गर्दै, वेब यूआई प्रयोग गरी बिगक्वारीमा स्थानीय डाटा लोड गर्दै, परीक्षा समीक्षा