एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, हाइपरपेरामिटरहरूले एल्गोरिदमको कार्यसम्पादन र व्यवहार निर्धारण गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। Hyperparameters मापदण्डहरू हुन् जुन सिक्ने प्रक्रिया सुरु हुनु अघि सेट गरिन्छ। तिनीहरूले प्रशिक्षण समयमा सिकेका छैनन्; बरु, तिनीहरूले सिक्ने प्रक्रिया आफैं नियन्त्रण गर्छन्। यसको विपरित, मोडेल प्यारामिटरहरू प्रशिक्षणको क्रममा सिक्न सकिन्छ, जस्तै वजन
मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
मेसिन लर्निङ मोडेलमा युगको संख्या र भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध एक महत्त्वपूर्ण पक्ष हो जसले मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमतालाई महत्त्वपूर्ण रूपमा प्रभाव पार्छ। एक युगले सम्पूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट मार्फत एक पूर्ण पासलाई जनाउँछ। युगको संख्याले भविष्यवाणीको शुद्धतालाई कसरी प्रभाव पार्छ भन्ने कुरा बुझ्नु आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १
के ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज सबै हाइपरपेरामिटरहरू हुन्?
ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज मेसिन लर्निङमा साँच्चै महत्त्वपूर्ण पक्षहरू हुन् र सामान्यतया हाइपरप्यामिटरहरू भनिन्छ। यो अवधारणा बुझ्नको लागि, प्रत्येक शब्दलाई व्यक्तिगत रूपमा हेरौं। ब्याच साइज: ब्याच साइज एक हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको तौल अपडेट हुनु अघि प्रशोधन गरिएका नमूनाहरूको संख्या परिभाषित गर्दछ। यो खेल्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
ML ट्युनिङ प्यारामिटरहरू र हाइपरप्यामिटरहरू कसरी एकअर्कासँग सम्बन्धित छन्?
ट्युनिङ प्यारामिटरहरू र हाइपरप्यामिटरहरू मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सम्बन्धित अवधारणाहरू हुन्। ट्युनिङ प्यारामिटरहरू विशेष मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमका लागि विशिष्ट हुन्छन् र प्रशिक्षणको क्रममा एल्गोरिदमको व्यवहार नियन्त्रण गर्न प्रयोग गरिन्छ। अर्कोतर्फ, हाइपरपेरामिटरहरू मापदण्डहरू हुन् जुन डेटाबाट सिकिएका छैनन् तर पहिले सेट गरिएका छन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
हाइपरपेरामिटरहरू के हुन्?
हाइपरपेरामिटरहरूले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्, विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा। हाइपरपेरामिटरहरू बुझ्नको लागि, पहिले मेसिन लर्निङको अवधारणा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एक उपसमूह हो जसले डेटाबाट सिक्न सक्ने एल्गोरिदम र मोडेलहरू विकास गर्नमा केन्द्रित हुन्छ।
ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण मोडेलहरू, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, सिक्ने प्रक्रियालाई अप्टिमाइज गर्न र भविष्यवाणीहरूको शुद्धता सुधार गर्न विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्ने समावेश छ। यस्तै एउटा एल्गोरिथ्म ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म हो। ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एक शक्तिशाली एम्सेम्बल सिकाइ विधि हो जसले धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरूलाई संयोजन गर्दछ, जस्तै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २
उच्च शुद्धता प्राप्त गर्नको लागि मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको भित्री कार्यमा गहिरिएर जान किन आवश्यक छ?
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न, तिनीहरूको भित्री कार्यहरूमा गहिरिएर जान आवश्यक छ। यो विशेष गरी गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा साँचो हो, जहाँ जटिल न्यूरल नेटवर्कहरूलाई खेल खेल्ने जस्ता कार्यहरू गर्न प्रशिक्षित गरिन्छ। यी एल्गोरिदमहरूको अन्तर्निहित संयन्त्र र सिद्धान्तहरू बुझेर, हामी सूचित गर्न सक्छौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो र ओपन एआईको साथ खेल खेल्न एक न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण, परिचय, परीक्षा समीक्षा
एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजर प्रयोग गर्न बुझ्नु पर्ने तीनवटा सर्तहरू के के हुन्?
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजरलाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न, तीन मुख्य सर्तहरू बुझ्न आवश्यक छ: अध्ययन, परीक्षण, र मापन। यी सर्तहरूले AI प्लेटफर्म अप्टिमाइजरको क्षमताहरू बुझ्न र लाभ उठाउने आधार बनाउँछ। सर्वप्रथम, एक अध्ययनले अनुकूलन गर्ने उद्देश्यले परीक्षणहरूको एक अर्कास्ट्रेटेड सेटलाई जनाउँछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म अनुकूलक, परीक्षा समीक्षा
AI प्लेटफर्म अप्टिमाइजरलाई गैर-मेसिन-लर्निङ प्रणालीहरूलाई अप्टिमाइज गर्न कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजर गुगल क्लाउड द्वारा प्रस्ताव गरिएको एक शक्तिशाली उपकरण हो जुन गैर-मेसिन-लर्निङ प्रणालीहरूलाई अप्टिमाइज गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो मुख्यतया मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई अनुकूलन गर्नको लागि डिजाइन गरिएको भए तापनि यसलाई अप्टिमाइजेसन प्रविधिहरू लागू गरेर गैर-एमएल प्रणालीहरूको कार्यसम्पादन बढाउनको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजर कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म अनुकूलक, परीक्षा समीक्षा
यदि तपाइँ गलत लेबल गरिएका छविहरू वा तपाइँको मोडेलको प्रदर्शनमा अन्य समस्याहरू पहिचान गर्नुहुन्छ भने तपाइँ के गर्न सक्नुहुन्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूसँग काम गर्दा, गलत लेबल गरिएका छविहरू वा मोडेलको कार्यसम्पादनमा अन्य समस्याहरू सामना गर्नु असामान्य होइन। यी समस्याहरू विभिन्न कारणहरूले उत्पन्न हुन सक्छन् जस्तै डेटा लेबलिङमा मानव त्रुटि, प्रशिक्षण डेटामा पूर्वाग्रहहरू, वा मोडेलको सीमितताहरू। यद्यपि, यी सम्बोधन गर्न महत्त्वपूर्ण छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2