ग्राफ रेगुलराइजेसन प्रविधिमा प्रयोग गरिएको ग्राफ कसले निर्माण गर्छ, ग्राफ समावेश गर्दछ जहाँ नोडहरूले डेटा बिन्दुहरू र किनारहरूले डेटा बिन्दुहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ?
ग्राफ रेगुलराइजेसन मेसिन लर्निङमा एउटा आधारभूत प्रविधि हो जसमा नोडहरूले डेटा पोइन्टहरू र किनारहरूले डेटा पोइन्टहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्ने ग्राफ निर्माण गर्ने समावेश गर्दछ। TensorFlow सँग न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) को सन्दर्भमा, ग्राफलाई डेटा पोइन्टहरू तिनीहरूको समानता वा सम्बन्धको आधारमा कसरी जोडिन्छन् भनेर परिभाषित गरेर बनाइन्छ। द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के विभिन्न जातीय समूहहरूद्वारा सङ्कलन गरिएका डाटासेटहरू, जस्तै स्वास्थ्य सेवामा, ML मा ध्यानमा राखिएको छ?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी स्वास्थ्य सेवाको सन्दर्भमा, मोडेल र एल्गोरिदमहरूको विकासमा निष्पक्षता, शुद्धता र समावेशीता सुनिश्चित गर्न विभिन्न जातीय समूहहरूद्वारा सङ्कलन गरिएका डाटासेटहरूको विचार महत्त्वपूर्ण पक्ष हो। मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू ढाँचाहरू सिक्न र तिनीहरूको डेटामा आधारित भविष्यवाणीहरू गर्न डिजाइन गरिएको हो।
डेटा प्रतिनिधित्व गर्ने सुविधाहरू संख्यात्मक ढाँचामा हुनुपर्छ र सुविधा स्तम्भहरूमा व्यवस्थित हुनुपर्छ?
मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटाको सन्दर्भमा, डेटाको प्रतिनिधित्वले सिक्ने प्रक्रियाको सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। विशेषताहरू, जो व्यक्तिगत मापन योग्य गुणहरू वा डेटाका विशेषताहरू हुन्, सामान्यतया सुविधा स्तम्भहरूमा व्यवस्थित हुन्छन्। जबकि यो छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
डाटा प्रशोधन र ब्याच गरिसकेपछि सुविधाहरू र लेबलहरू कसरी प्रतिनिधित्व हुन्छन्?
TensorFlow उच्च-स्तर API हरू प्रयोग गरेर डेटा लोड गर्ने सन्दर्भमा डेटा प्रशोधन र ब्याच गरिसकेपछि, सुविधाहरू र लेबलहरूलाई संरचित ढाँचामा प्रतिनिधित्व गरिन्छ जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा प्रभावकारी प्रशिक्षण र अनुमानको सुविधा दिन्छ। TensorFlow ले सुविधाहरू र लेबलहरू ह्यान्डल गर्न र प्रतिनिधित्व गर्न विभिन्न संयन्त्रहरू प्रदान गर्दछ, लचिलोपन र प्रयोगमा सजिलोको लागि अनुमति दिँदै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो उच्च-स्तर एपीआईहरू, डाटा लोड हुँदै, परीक्षा समीक्षा
ट्युरिङ मेसिनहरूसँग प्रोग्रामिङ गर्दा डेटा वा ज्ञानलाई विशिष्ट ढाँचामा प्रतिनिधित्व गर्न किन आवश्यक छ?
कम्प्युटेशनल जटिलता सिद्धान्तको क्षेत्रमा, विशेष गरी ट्युरिङ मेसिनहरूसँग सम्बन्धित, धेरै आधारभूत कारणहरूले गर्दा डेटा वा ज्ञानलाई विशिष्ट ढाँचामा प्रतिनिधित्व गर्न आवश्यक छ। ट्युरिङ मेसिनहरू अमूर्त गणितीय मोडेलहरू हुन् जसले पूर्वनिर्धारित नियमहरूको सेट अनुसार अनन्त टेपमा प्रतीकहरू हेरफेर गरेर समस्या समाधानकर्ताहरूको रूपमा सेवा गर्दछ। यी
- मा प्रकाशित Cybersecurity, EITC/IS/CCTF कम्प्युटेशनल जटिलता सिद्धान्त आधारभूत, ट्युरिंग मेशिनहरू, ट्युरिंग मेशिनहरु समस्या समाधानकर्ताको रूपमा, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङको प्रक्रियामा पहिलो चरण के हो?
मेसिन लर्निङको प्रक्रियामा पहिलो चरण भनेको समस्यालाई परिभाषित गर्नु र आवश्यक डाटा सङ्कलन गर्नु हो। यो प्रारम्भिक चरण महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले सम्पूर्ण मेसिन लर्निङ पाइपलाइनको लागि जग सेट गर्दछ। हातमा रहेको समस्यालाई स्पष्ट रूपमा परिभाषित गरेर, हामी प्रयोग गर्ने मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको प्रकार र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू, परीक्षा समीक्षा