न्यूरल नेटवर्क भनेको के हो?
एक न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क को संरचना र कार्य द्वारा प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मोडेल हो। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको आधारभूत भाग हो, विशेष गरी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा। तंत्रिका नेटवर्कहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरूलाई प्रशोधन गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, तिनीहरूलाई भविष्यवाणी गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न र समाधान गर्न अनुमति दिँदै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
कुन एल्गोरिथ्म कुन डाटा ढाँचाको लागि उपयुक्त छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, सही र प्रभावकारी नतिजाहरू प्राप्त गर्नका लागि विशेष डेटा ढाँचाको लागि सबैभन्दा उपयुक्त एल्गोरिदम चयन गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। विभिन्न एल्गोरिदमहरू विशिष्ट प्रकारका डेटा ढाँचाहरू ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएका छन्, र तिनीहरूका विशेषताहरू बुझ्दा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादनमा ठूलो वृद्धि हुन सक्छ। विभिन्न एल्गोरिदमहरू अन्वेषण गरौं
के गहिरो शिक्षालाई गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा आधारित मोडेल परिभाषित र प्रशिक्षणको रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ?
गहिरो शिक्षालाई वास्तवमा गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा आधारित मोडेल परिभाषित र प्रशिक्षणको रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ। डीप लर्निङ मेसिन लर्निङको एउटा उपक्षेत्र हो जसले धेरै तहहरू भएका कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कहरूलाई तालिममा केन्द्रित गर्छ, जसलाई गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू पनि भनिन्छ। यी सञ्जालहरू डेटाको पदानुक्रमिक प्रतिनिधित्वहरू सिक्नको लागि डिजाइन गरिएको हो, तिनीहरूलाई सक्षम पार्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
मोडल ओभरफिट भएको कसरी चिन्ने ?
मोडेल ओभरफिट गरिएको छ कि छैन भनेर पहिचान गर्न, एकले ओभरफिटिङको अवधारणा र मेसिन लर्निङमा यसको प्रभावहरू बुझ्नुपर्छ। ओभरफिटिंग तब हुन्छ जब एक मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा असाधारण रूपमा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ तर नयाँ, नदेखिने डेटामा सामान्यीकरण गर्न असफल हुन्छ। यो घटना मोडेलको भविष्यवाणी गर्ने क्षमताको लागि हानिकारक छ र खराब प्रदर्शन निम्त्याउन सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
इनपुट च्यानलहरूको संख्या (nn.Conv1d को पहिलो प्यारामिटर) को अर्थ के हो?
इनपुट च्यानलहरूको संख्या, जुन PyTorch मा nn.Conv2d प्रकार्यको पहिलो प्यारामिटर हो, इनपुट छविमा विशेषता नक्सा वा च्यानलहरूको संख्यालाई जनाउँछ। यो छविको "रङ" मानहरूको संख्यासँग प्रत्यक्ष रूपमा सम्बन्धित छैन, बरु फरक सुविधाहरू वा ढाँचाहरूको संख्या प्रतिनिधित्व गर्दछ जुन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN), प्रशिक्षण Convnet
ओभरफिटिंग कहिले हुन्छ?
ओभरफिटिंग आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा हुन्छ, विशेष गरी उन्नत गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, विशेष गरी न्यूरल नेटवर्कहरूमा, जुन यस क्षेत्रको जग हो। ओभरफिटिङ् एउटा यस्तो घटना हो जुन मेसिन लर्निङ मोडेललाई कुनै खास डेटासेटमा धेरै राम्रोसँग प्रशिक्षित गरिएपछि उत्पन्न हुन्छ, त्यो हदसम्म यो अति विशिष्टीकृत हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/ADL उन्नत गहन शिक्षा, तंत्रिका सञ्जालहरू, न्यूरल नेटवर्क फाउन्डेसनहरू
न्यूरल नेटवर्क र गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू के हुन्?
न्यूरल नेटवर्कहरू र गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन शिक्षाको क्षेत्रमा आधारभूत अवधारणाहरू हुन्। तिनीहरू मानव मस्तिष्कको संरचना र कार्यक्षमताबाट प्रेरित शक्तिशाली मोडेल हुन्, जटिल डेटाबाट सिक्न र भविष्यवाणी गर्न सक्षम छन्। एक न्यूरल नेटवर्क एक कम्प्युटेसनल मोडेल हो जसलाई अन्तरसम्बन्धित कृत्रिम न्यूरोन्सहरू पनि भनिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
प्रशिक्षण एआई एल्गोरिदममा मेसिन लर्निङमा केही साहित्य स्रोतहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङ एआई एल्गोरिदमको तालिमको महत्त्वपूर्ण पक्ष हो, किनकि यसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी अनुभवबाट सिक्न र सुधार गर्न अनुमति दिन्छ। एआई एल्गोरिदमको प्रशिक्षणमा मेसिन लर्निङको व्यापक बुझाइ प्राप्त गर्न, सान्दर्भिक साहित्य स्रोतहरू अन्वेषण गर्न आवश्यक छ। यस प्रतिक्रियामा, म साहित्यको विस्तृत सूची प्रदान गर्नेछु
DNN मा थप नोडहरू थप्नुका फाइदाहरू र हानिहरू के हुन्?
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा थप नोडहरू थप्दा फाइदा र बेफाइदा दुवै हुन सक्छ। यी बुझ्नको लागि, DNN हरू के हुन् र तिनीहरूले कसरी काम गर्छन् भन्ने स्पष्ट बुझाइ हुनु महत्त्वपूर्ण छ। DNN एक प्रकारको कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क हो जुन संरचना र कार्यको नक्कल गर्न डिजाइन गरिएको हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
गहिरो शिक्षामा युगहरू प्रयोग गर्नुको उद्देश्य के हो?
गहिरो शिक्षामा युगहरू प्रयोग गर्नुको उद्देश्य मोडेलमा प्रशिक्षण डेटा पुनरावृत्ति प्रस्तुत गरेर तंत्रिका नेटवर्कलाई तालिम दिनु हो। एक युगलाई सम्पूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट मार्फत एक पूर्ण पासको रूपमा परिभाषित गरिएको छ। प्रत्येक युगको समयमा, मोडेलले आउटपुट भविष्यवाणी गर्दा त्रुटिको आधारमा यसको आन्तरिक मापदण्डहरू अद्यावधिक गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, गहिरो शिक्षा संग अग्रिम, मोडेल विश्लेषण, परीक्षा समीक्षा