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
पतन आर्मी कीराको प्रकोपलाई सम्बोधन गर्नु बाहेक, नाजिरिनी र उनको टोलीले मेसिन लर्निङले क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न सक्छ भन्ने अन्य कुन क्षेत्रहरू विश्वास गर्छन्?
नाजिरीनी र उनको टोलीले मेसिन लर्निङमा सेनाको किराको प्रकोपलाई सम्बोधन गर्नुभन्दा धेरै क्षेत्रहरूमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्ने क्षमता छ भनी दृढ विश्वास गर्छ। तिनीहरूले ठूला डाटासेटहरू विश्लेषण गर्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्ने मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको विशाल शक्तिलाई चिन्छन्, जुन विभिन्न डोमेनहरूमा लागू गर्न सकिन्छ। बाली रोग व्यवस्थापनको सन्दर्भमा, मेसिन लर्निंग हुन सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, फसल रोग सम्बोधन गर्न मेशिन लर्निंग प्रयोग गर्दै, परीक्षा समीक्षा
प्रयोगकर्ताहरूले डाटालाब प्रयोग गरेर GitHub कमिट डाटा कसरी विश्लेषण गर्न सक्छन् र कुन अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्न सकिन्छ?
Google Cloud Datalab को प्रयोग गरेर GitHub कमिट डाटा विश्लेषण गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले यसको शक्तिशाली सुविधाहरू र मेसिन लर्निङका लागि विभिन्न Google उपकरणहरूसँग एकीकरणको लाभ उठाउन सक्छन्। कमिट डाटा निकालेर र प्रशोधन गरेर, GitHub भण्डार भित्र विकास प्रक्रिया, कोड गुणस्तर, र सहयोग ढाँचाहरूको सन्दर्भमा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्न सकिन्छ। यो विश्लेषणले विकासकर्ता र परियोजनालाई मद्दत गर्न सक्छ