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
तालिम सिक्ने एल्गोरिदमको स्केलेबिलिटी के हो?
प्रशिक्षण सिकाउने एल्गोरिदमको स्केलेबिलिटी आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा एक महत्वपूर्ण पक्ष हो। यसले ठूलो मात्रामा डाटालाई कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्न र डाटासेटको आकार बढ्दै जाँदा यसको कार्यसम्पादन बढाउने मेसिन लर्निङ प्रणालीको क्षमतालाई जनाउँछ। यो विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ जब जटिल मोडेलहरू र ठूला डाटासेटहरूसँग व्यवहार गर्दा, जस्तै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
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
डेटा, भविष्यवाणी र निर्णयहरूमा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्नुको अर्थ के हो?
एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने जुन डेटाको आधारमा सिक्ने, नतिजाहरूको भविष्यवाणी गर्ने र निर्णयहरू गर्ने कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा मेशिन लर्निङको मुख्य कुरा हो। यस प्रक्रियामा डेटा प्रयोग गरी प्रशिक्षण मोडेलहरूलाई समावेश गर्दछ र तिनीहरूलाई ढाँचाहरू सामान्यीकरण गर्न र नयाँ, नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न अनुमति दिन्छ। गुगल क्लाउड मेसिनको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
हानि प्रकार्य एल्गोरिथ्म के हो?
हानि प्रकार्य एल्गोरिदम मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा एक महत्त्वपूर्ण घटक हो, विशेष गरी सादा र सरल अनुमानकर्ताहरू प्रयोग गरी अनुमानित मोडेलहरूको सन्दर्भमा। यस डोमेनमा, हानि प्रकार्य एल्गोरिदमले मोडेलको अनुमानित मानहरू र वास्तविक मानहरू बीचको भिन्नता मापन गर्न उपकरणको रूपमा कार्य गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
अनुमानक एल्गोरिथ्म के हो?
अनुमानक एल्गोरिथ्म मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक आधारभूत घटक हो। यसले इनपुट सुविधाहरू र आउटपुट लेबलहरू बीचको सम्बन्ध अनुमान गरेर प्रशिक्षण र भविष्यवाणी प्रक्रियाहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकासलाई सरल बनाउनका लागि अनुमानकहरू प्रयोग गरिन्छ।
अनुमानकर्ताहरू के हुन्?
अनुमानकर्ताहरूले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन् किनभने तिनीहरू अज्ञात प्यारामिटरहरू वा अवलोकन गरिएको डेटामा आधारित कार्यहरू अनुमान गर्न जिम्मेवार हुन्छन्। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, अनुमानकहरू मोडेलहरूलाई तालिम दिन र भविष्यवाणीहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। यस जवाफमा, हामी अनुमानकर्ताहरूको अवधारणाको खोजी गर्नेछौं, तिनीहरूको व्याख्या गर्दै
ठूला भाषिक मोडेलहरू के हुन्?
ठूला भाषिक मोडेलहरू आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण विकास हुन् र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) र मेसिन अनुवाद सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रमुखता हासिल गरेका छन्। यी मोडेलहरू प्रशिक्षण डेटा र उन्नत मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूको ठूलो मात्रामा प्रयोग गरेर मानव-जस्तो पाठ बुझ्न र उत्पन्न गर्न डिजाइन गरिएका छन्। यस प्रतिक्रियामा, हामी
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
न्यूरल नेटवर्क र गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू के हुन्?
न्यूरल नेटवर्कहरू र गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन शिक्षाको क्षेत्रमा आधारभूत अवधारणाहरू हुन्। तिनीहरू मानव मस्तिष्कको संरचना र कार्यक्षमताबाट प्रेरित शक्तिशाली मोडेल हुन्, जटिल डेटाबाट सिक्न र भविष्यवाणी गर्न सक्षम छन्। एक न्यूरल नेटवर्क एक कम्प्युटेसनल मोडेल हो जसलाई अन्तरसम्बन्धित कृत्रिम न्यूरोन्सहरू पनि भनिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
वर्गीकरण कार्यहरूमा विशेषता निकासीको लागि सामान्य एल्गोरिथ्म के हो (कच्चा डाटालाई महत्त्वपूर्ण सुविधाहरूको सेटमा रूपान्तरण गर्ने प्रक्रिया जुन भविष्यवाणी मोडेलहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ)?
सुविधा निकासी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक महत्त्वपूर्ण कदम हो, किनकि यसले कच्चा डाटालाई महत्त्वपूर्ण सुविधाहरूको सेटमा रूपान्तरण गर्न समावेश गर्दछ जुन भविष्यवाणी मोडेलहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस सन्दर्भमा, वर्गीकरण एक विशिष्ट कार्य हो जसले डेटालाई पूर्वनिर्धारित वर्ग वा कोटिहरूमा वर्गीकरण गर्ने लक्ष्य राख्छ। सुविधाको लागि सामान्यतया प्रयोग गरिने एल्गोरिदम
- 1
- 2