अदृश्य डाटामा आधारित सिकाउने एल्गोरिदम कसरी बनाउने?
अदृश्य डाटामा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू र विचारहरू समावेश छन्। यस उद्देश्यको लागि एल्गोरिथ्म विकास गर्न, अदृश्य डाटाको प्रकृति र यसलाई मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न आवश्यक छ। आधारित सिकाउने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्न एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणको व्याख्या गरौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
Litecoin को भविष्यको मूल्य भविष्यवाणी गर्न RNN मोडेललाई तालिम दिन डाटा तयार गर्न आवश्यक कदमहरू के के हुन्?
Litecoin को भविष्यको मूल्य भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) मोडेल प्रशिक्षणको लागि डाटा तयार गर्न, धेरै आवश्यक कदमहरू चाल्न आवश्यक छ। यी चरणहरूमा डेटा सङ्कलन, डाटा प्रिप्रोसेसिङ, फीचर इन्जिनियरिङ, र प्रशिक्षण र परीक्षण उद्देश्यका लागि डाटा विभाजन समावेश छ। यस जवाफमा, हामी विस्तृत रूपमा प्रत्येक चरणमा जानेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, बारम्बार न्यूरल नेटवर्कहरू, क्रिप्टोकरन्सी-भविष्यवाणी गर्ने RNN का परिचय, परीक्षा समीक्षा
ट्यूटोरियलहरूमा प्रयोग गरिएका डाटासेटहरूबाट वास्तविक-विश्व डाटा कसरी फरक हुन सक्छ?
वास्तविक-विश्व डेटा ट्यूटोरियलहरूमा प्रयोग गरिएका डेटासेटहरूबाट उल्लेखनीय रूपमा फरक हुन सक्छ, विशेष गरी कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा, विशेष गरी TensorFlow र 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) कागल प्रतियोगितामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि गहिरो शिक्षा। जबकि ट्यूटोरियलहरूले प्राय: सरलीकृत र क्यूरेट गरिएको डाटासेटहरू डिडेक्टिक उद्देश्यका लागि प्रदान गर्दछ, वास्तविक-विश्व डाटा सामान्यतया अधिक जटिल र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, परिचय, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदममा गैर-संख्यात्मक डेटा कसरी ह्यान्डल गर्न सकिन्छ?
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूमा गैर-संख्यात्मक डेटा ह्यान्डल गर्नु अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण कार्य हो। धेरै मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू संख्यात्मक डेटा ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएको भए तापनि विश्लेषणको लागि उपयुक्त ढाँचामा गैर-संख्यात्मक डेटालाई पूर्व-प्रक्रिया र रूपान्तरण गर्न धेरै प्रविधिहरू उपलब्ध छन्। यस जवाफमा, हामी अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, क्लस्टरिंग, के-मतलब र शिफ्ट मतलब, गैर-संख्यात्मक डेटा ह्याण्डल गर्दै, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङमा सुविधा चयन र इन्जिनियरिङको उद्देश्य के हो?
सुविधा छनोट र इन्जिनियरिङ मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्ने प्रक्रियामा, विशेष गरी कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण चरणहरू हुन्। यी चरणहरूमा दिइएको डेटासेटबाट सबैभन्दा सान्दर्भिक सुविधाहरू पहिचान गर्ने र चयन गर्ने, साथै मोडेलको भविष्यवाणी गर्ने शक्ति बढाउन सक्ने नयाँ सुविधाहरू सिर्जना गर्ने समावेश छ। सुविधाको उद्देश्य
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, K नजिकैको छिमेकीहरूको अनुप्रयोग, परीक्षा समीक्षा
रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षणमा वर्गीकरणकर्ता फिट गर्ने उद्देश्य के हो?
रिग्रेसन तालिम र परीक्षणमा क्लासिफायर फिट गर्नुले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्वपूर्ण काम गर्दछ। रिग्रेसनको प्राथमिक उद्देश्य इनपुट सुविधाहरूमा आधारित निरन्तर संख्यात्मक मानहरूको भविष्यवाणी गर्नु हो। यद्यपि, त्यहाँ परिदृश्यहरू छन् जहाँ हामीले डेटालाई निरन्तर मानहरू भविष्यवाणी गर्नुको सट्टा अलग वर्गहरूमा वर्गीकृत गर्न आवश्यक छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षण, परीक्षा समीक्षा
ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्टले कसरी प्रशिक्षण र सेवा गर्ने वातावरणहरू बीच एकरूपता सुनिश्चित गर्छ?
ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्टले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण र सेवा गर्ने वातावरणहरू बीच एकरूपता सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो TensorFlow Extended (TFX) फ्रेमवर्कको अभिन्न अंग हो, जसले स्केलेबल र उत्पादन-तयार मेसिन लर्निङ पाइपलाइनहरू निर्माणमा केन्द्रित छ। ट्रान्सफर्म कम्पोनेन्ट डेटा प्रिप्रोसेसिङ र फीचर इन्जिनियरिङका लागि जिम्मेवार छ, जुन हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow मा मोडेलको शुद्धता सुधार गर्न अन्वेषण गर्न केही सम्भावित उपायहरू के के हुन्?
TensorFlow मा मोडेलको शुद्धता सुधार गर्न विभिन्न कारकहरूको सावधानीपूर्वक विचार गर्न आवश्यक जटिल कार्य हुन सक्छ। यस जवाफमा, हामी TensorFlow मा मोडेलको शुद्धता बढाउन केही सम्भावित मार्गहरू अन्वेषण गर्नेछौं, उच्च-स्तर API र मोडेलहरू निर्माण र परिष्कृत गर्ने प्रविधिहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दै। 1. डाटा पूर्व प्रशोधन: आधारभूत चरणहरू मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो उच्च-स्तर एपीआईहरू, तपाईंको मोडेलहरू निर्माण र परिष्कृत गर्दै, परीक्षा समीक्षा
डेटालाई मेसिन लर्निङ मोडेलमा फिड गर्नु अघि पूर्वप्रक्रिया र रूपान्तरण गर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलमा फिड गर्नु अघि डाटालाई पूर्व-प्रशोधन र रूपान्तरण धेरै कारणहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ। यी प्रक्रियाहरूले डाटाको गुणस्तर सुधार गर्न, मोडेलको कार्यसम्पादन बढाउन र सही र भरपर्दो भविष्यवाणीहरू सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ। यस व्याख्यामा, हामी डेटा प्रिप्रोसेसिङ र रूपान्तरणको महत्त्वको बारेमा अध्ययन गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो उच्च-स्तर एपीआईहरू, डाटा र सुविधाहरूमा गहिरो हुँदै जान्छ, परीक्षा समीक्षा
यस श्रृंखलाको अर्को भिडियोमा के कभर गरिनेछ?
"कृत्रिम बुद्धिमत्ता - टेन्सरफ्लो आधारभूतहरू - गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो - गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लोको साथ सुरु गर्दै" श्रृंखलाको अर्को भिडियोले टेन्सरफ्लोमा डाटा प्रिप्रोसेसिङ र फीचर इन्जिनियरिङको विषयलाई समेट्नेछ। यो भिडियोले कच्चा डाटालाई उपयुक्त ढाँचामा तयार गर्न र रूपान्तरण गर्न आवश्यक पर्ने आवश्यक चरणहरू बारे जानकारी दिनेछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लोसँग सुरू गर्दै, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2