ML मा समस्या परिभाषित गर्न को लागी एक सामान्य एल्गोरिथ्म के हो?
बिहीबार, १ August अगस्ट २००।
by Wojciech Cieslisnki
मेसिन लर्निङ (ML) मा समस्या परिभाषित गर्दा ML प्रविधिहरू प्रयोग गरेर सम्बोधन गर्न सकिने तरिकाले हातमा रहेको कार्यलाई व्यवस्थित गर्ने तरिका समावेश हुन्छ। यो प्रक्रिया महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले सम्पूर्ण ML पाइपलाइनको लागि आधार तयार गर्दछ, डेटा सङ्कलनदेखि मोडेल प्रशिक्षण र मूल्याङ्कनसम्म। यस जवाफमा, हामी रूपरेखा गर्नेछौं
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, मिसिन प्रशिक्षण, समस्या परिभाषा, सुदृढीकरण अध्ययन, पर्यवेक्षित शिक्षण, अनसर्वेइज्ड लर्निंग
मेसिन लर्निङको प्रक्रियामा पहिलो चरण के हो?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
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
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, डाटा सङ्कलन, डाटा गुणस्तर, डाटा प्रतिनिधित्व, मिसिन प्रशिक्षण, समस्या परिभाषा