एक मोडेल राम्रो तरिकाले प्रशिक्षित छ कि भनेर कसरी थाहा छ? के शुद्धता एक प्रमुख सूचक हो र यो 90% भन्दा माथि हुनुपर्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेल राम्ररी प्रशिक्षित छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्नु मोडेल विकास प्रक्रियाको एक महत्वपूर्ण पक्ष हो। मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नमा सटीकता एउटा महत्त्वपूर्ण मेट्रिक (वा मुख्य मेट्रिक) भए पनि, यो राम्रोसँग प्रशिक्षित मोडेलको एकमात्र सूचक होइन। 90% भन्दा माथिको शुद्धता प्राप्त गर्नु सार्वभौमिक होइन
पहिले मोडेल तालिममा प्रयोग हुन सक्ने डेटा विरुद्ध ML मोडेल परीक्षण गर्नु मेसिन लर्निङमा उचित मूल्याङ्कन चरण हो?
मेसिन लर्निङमा मूल्याङ्कन चरण एक महत्वपूर्ण चरण हो जसमा यसको कार्यसम्पादन र प्रभावकारिताको मूल्याङ्कन गर्न डेटा विरुद्ध मोडेलको परीक्षण समावेश हुन्छ। मोडेलको मूल्याङ्कन गर्दा, सामान्यतया प्रशिक्षण चरणको क्रममा मोडेलले नदेखेको डेटा प्रयोग गर्न सिफारिस गरिन्छ। यसले निष्पक्ष र भरपर्दो मूल्याङ्कन परिणामहरू सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
के अनुमान भविष्यवाणी भन्दा मोडेल प्रशिक्षण को एक भाग हो?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, भनाइ "अनुमान भनेको भविष्यवाणी भन्दा मोडेल प्रशिक्षणको एक भाग हो" पूर्ण रूपमा सही छैन। अनुमान र भविष्यवाणी मेसिन लर्निङ पाइपलाइनमा फरक चरणहरू हुन्, प्रत्येकले फरक उद्देश्य प्रदान गर्दछ र विभिन्न बिन्दुहरूमा हुने गर्दछ।
कुन ML एल्गोरिथ्म डेटा कागजात तुलनाको लागि मोडेल तालिम गर्न उपयुक्त छ?
एक एल्गोरिथ्म जुन डेटा कागजात तुलनाको लागि एक मोडेललाई तालिम दिन राम्रोसँग उपयुक्त छ कोसाइन समानता एल्गोरिथ्म हो। कोसाइन समानता भनेको भित्री उत्पादन स्पेसका दुई गैर-शून्य भेक्टरहरू बीचको समानताको मापन हो जसले तिनीहरू बीचको कोणको कोसाइन नाप्छ। कागजात तुलनाको सन्दर्भमा, यो निर्धारण गर्न प्रयोग गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
Tensorflow 1 र Tensorflow 2 संस्करणहरू बीच Iris डेटासेट लोड र प्रशिक्षण मा मुख्य भिन्नताहरू के हुन्?
आइरिस डेटासेट लोड गर्न र तालिम दिनको लागि प्रदान गरिएको मूल कोड TensorFlow 1 को लागि डिजाइन गरिएको थियो र TensorFlow 2 सँग काम नगर्न सक्छ। यो भिन्नता TensorFlow को यो नयाँ संस्करणमा प्रस्तुत गरिएका केही परिवर्तन र अद्यावधिकहरूको कारणले उत्पन्न भएको हो, जसलाई पछिल्ला दिनहरूमा विस्तृत रूपमा समावेश गरिनेछ। TensorFlow सँग सीधै सम्बन्धित विषयहरू
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमले नयाँ, नदेखेको डाटाको भविष्यवाणी वा वर्गीकरण गर्न सिक्न सक्छ। लेबल नगरिएको डाटाको भविष्यवाणी मोडेलको डिजाइनमा के समावेश छ?
मेसिन लर्निङमा लेबल नगरिएको डाटाका लागि भविष्यवाणी गर्ने मोडेलहरूको डिजाइनमा धेरै मुख्य चरणहरू र विचारहरू समावेश हुन्छन्। लेबल नगरिएको डेटाले पूर्वनिर्धारित लक्ष्य लेबल वा कोटीहरू नभएको डेटालाई जनाउँछ। लक्ष्य भनेको मोडेलहरू विकास गर्नु हो जसले उपलब्धबाट सिकेका ढाँचाहरू र सम्बन्धहरूमा आधारित नयाँ, नदेखेको डाटालाई सही रूपमा भविष्यवाणी गर्न वा वर्गीकृत गर्न सक्छ।
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा मोडल कसरी बनाउने?
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा मोडेल निर्माण गर्न, तपाईंले विभिन्न कम्पोनेन्टहरू समावेश गर्ने संरचित कार्यप्रवाहलाई पछ्याउनु पर्छ। यी कम्पोनेन्टहरूमा तपाइँको डाटा तयार गर्ने, तपाइँको मोडेल परिभाषित गर्ने, र यसलाई प्रशिक्षण दिने समावेश छ। थप विवरणमा प्रत्येक चरण अन्वेषण गरौं। 1. डाटा तयार गर्दै: एक मोडेल सिर्जना गर्नु अघि, यो तपाईंको तयारी गर्न महत्त्वपूर्ण छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, गुगल मेशिन शिक्षा सिंहावलोकन
तालिमका लागि ८०% मूल्याङ्कन र मूल्याङ्कनका लागि २०% तर उल्टो किन ?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा मूल्याङ्कन गर्न 80% भार प्रशिक्षण र 20% भारको विनियोजन धेरै कारकहरूमा आधारित रणनीतिक निर्णय हो। यो वितरणले सिकाइ प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्ने र मोडेलको कार्यसम्पादनको सही मूल्याङ्कन सुनिश्चित गर्ने बीच सन्तुलन कायम गर्ने लक्ष्य राख्छ। यस प्रतिक्रियामा, हामी कारणहरू खोज्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
AI मा वजन र पूर्वाग्रहहरू के हुन्?
तौल र पूर्वाग्रहहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा, विशेष गरी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा आधारभूत अवधारणाहरू हुन्। तिनीहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रशिक्षण र कार्यमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। तल तौल र पूर्वाग्रहहरूको विस्तृत व्याख्या छ, तिनीहरूको महत्त्व र मेसिनको सन्दर्भमा तिनीहरू कसरी प्रयोग गरिन्छ भनेर अन्वेषण गर्दै।
मेसिन लर्निङमा मोडेलको परिभाषा के हो?
मेसिन लर्निङको मोडेलले गणितीय प्रतिनिधित्व वा एल्गोरिदमलाई जनाउँछ जुन स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न डेटासेटमा प्रशिक्षित गरिन्छ। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा आधारभूत अवधारणा हो र यसले छवि पहिचानदेखि प्राकृतिक भाषा प्रशोधनसम्मका विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। मा