के बिरालो र कुकुरका धेरै तस्बिरहरूको मामलामा लागू गरिएको न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) ले अवस्थित छविहरूको आधारमा नयाँ छविहरू उत्पन्न गर्नेछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगलले विकास गरेको मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। यो ढाँचा विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ डाटाको अन्तर्निहित संरचना छ जुन मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। भएको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के प्रशिक्षण सेट पुन: प्रयोग गर्न सम्भव छ र यसले प्रशिक्षित मोडेलको प्रदर्शनमा कस्तो प्रभाव पार्छ?
मेसिन लर्निङमा तालिम सेटहरू पुन: प्रयोग गर्नु सामान्य अभ्यास हो जसले प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादनमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्न सक्छ। बारम्बार उही प्रशिक्षण डेटा प्रयोग गरेर, मोडेलले आफ्नो गल्तीहरूबाट सिक्न र यसको भविष्यवाणी क्षमताहरू सुधार गर्न सक्छ। यद्यपि, यसको सम्भावित फाइदा र बेफाइदाहरू बुझ्न आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
गहिरो सिकाइ मोडेल तालिमको लागि सिफारिस गरिएको ब्याच साइज के हो?
गहिरो सिकाइ मोडेललाई तालिम दिन सिफारिस गरिएको ब्याच साइज उपलब्ध कम्प्युटेशनल स्रोतहरू, मोडेलको जटिलता र डेटासेटको आकार जस्ता विभिन्न कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। सामान्यतया, ब्याच साइज एक हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको प्यारामिटरहरू अद्यावधिक हुनु अघि प्रशोधन गरिएका नमूनाहरूको संख्या निर्धारण गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, गहिरो शिक्षा संग अग्रिम, मोडेल विश्लेषण, परीक्षा समीक्षा
मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्दा प्रमाणीकरण हानि मेट्रिक किन महत्त्वपूर्ण छ?
गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रमाणीकरण हानि मेट्रिकले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसले मोडेलले नदेखेको डाटामा कत्तिको राम्रो प्रदर्शन गरिरहेको छ भन्ने कुरामा मूल्यवान अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ, अनुसन्धानकर्ताहरू र चिकित्सकहरूलाई मोडेल चयन, हाइपरपेरामिटर ट्युनिङ, र सामान्यीकरण क्षमताहरूको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्न मद्दत गर्दछ। प्रमाणीकरण हानि निगरानी गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, टेन्सरबोर्ड, टेन्सरबोर्डका साथ मोडलहरूको विश्लेषण गर्दै, परीक्षा समीक्षा
डेटासेटलाई प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्नु अघि यसलाई फेर्नुको उद्देश्य के हो?
डेटासेटलाई तालिम र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्नु अघि यसलाई फेर्नुले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण उद्देश्य पूरा गर्दछ, विशेष गरी आफ्नो K निकटतम छिमेकी एल्गोरिदम लागू गर्दा। यो प्रक्रियाले डाटा अनियमित छ भन्ने सुनिश्चित गर्दछ, जुन निष्पक्ष र भरपर्दो मोडेल प्रदर्शन मूल्याङ्कन प्राप्त गर्न आवश्यक छ। फेरबदल गर्नुको मुख्य कारण
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, आफ्नै K नजिकैको छिमेकी एल्गोरिथ्म लागू गर्दै, परीक्षा समीक्षा
परिक्षण अनुमानको सन्दर्भमा निर्धारणको गुणांक (R-squared) ले के मापन गर्छ?
निर्धारणको गुणांक, जसलाई R-squared पनि भनिन्छ, मेसिन लर्निङमा परिक्षण अनुमानहरूको सन्दर्भमा प्रयोग गरिने सांख्यिकीय मापन हो। यसले रिग्रेसन मोडेलको फिटको भलाइमा मूल्यवान अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ र निर्भर चरमा भिन्नताको अनुपातको मूल्याङ्कन गर्न मद्दत गर्दछ जुन स्वतन्त्र चरहरूद्वारा व्याख्या गर्न सकिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, मान्यताहरू परीक्षण गर्दै, परीक्षा समीक्षा
रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षणमा सही एल्गोरिथ्म र प्यारामिटरहरू छनौट गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा रिग्रेसन तालिम र परीक्षणमा सही एल्गोरिथ्म र मापदण्डहरू छनोट गर्नु अत्यन्त महत्त्वपूर्ण छ। रिग्रेसन एक पर्यवेक्षित सिकाइ प्रविधि हो जुन निर्भर चल र एक वा बढी स्वतन्त्र चरहरू बीचको सम्बन्धलाई मोडेल गर्न प्रयोग गरिन्छ। यो व्यापक रूपमा भविष्यवाणी र भविष्यवाणी कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षण, परीक्षा समीक्षा
ML Insights Triangle अनुसार, व्यवसायको लागि मोडेलको कार्यसम्पादनमा समस्या हुँदा उल्लङ्घन हुन सक्ने तीनवटा सम्भावित मान्यताहरू के के हुन्?
ML Insights Triangle एउटा ढाँचा हो जसले व्यापारको लागि मोडेलको कार्यसम्पादनमा समस्या हुँदा उल्लङ्घन हुन सक्ने सम्भावित अनुमानहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्छ। यो ढाँचा, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी TensorFlow Fundamentals र TensorFlow Extended (TFX) को सन्दर्भमा, मोडेल बुझाइको प्रतिच्छेदनमा केन्द्रित छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), मोडेल समझ र व्यापार वास्तविकता, परीक्षा समीक्षा
किन डेटा सामान्यीकरण रिग्रेसन समस्याहरूमा महत्त्वपूर्ण छ र यसले मोडेल प्रदर्शन कसरी सुधार गर्छ?
डेटा सामान्यीकरण रिग्रेसन समस्याहरूमा एक महत्त्वपूर्ण चरण हो, किनकि यसले मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यस सन्दर्भमा, सामान्यीकरणले इनपुट सुविधाहरूलाई एक सुसंगत दायरामा मापन गर्ने प्रक्रियालाई बुझाउँछ। त्यसो गरेर, हामी सुनिश्चित गर्छौं कि सबै सुविधाहरू समान स्केलहरू छन्, जसले निश्चित सुविधाहरूलाई प्रभुत्व जमाउनबाट रोक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो प्रयोग गर्दै रिग्रेशन समस्या समाधान गर्न, परीक्षा समीक्षा
मोडेल प्रदर्शनको सन्दर्भमा ओभरफिटिंग भन्दा अन्डरफिटिंग कसरी फरक छ?
अण्डरफिटिंग र ओभरफिटिंग मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा दुई सामान्य समस्याहरू हुन् जसले तिनीहरूको कार्यसम्पादनमा उल्लेखनीय प्रभाव पार्न सक्छ। मोडेल कार्यसम्पादनको सन्दर्भमा, अण्डरफिटिंग तब हुन्छ जब एक मोडेल डाटामा अन्तर्निहित ढाँचाहरू क्याप्चर गर्न धेरै सरल हुन्छ, नतिजा कमजोर भविष्यवाणी सटीकता। अर्कोतर्फ, ओभरफिटिंग हुन्छ जब एक मोडेल धेरै जटिल हुन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2