मेसिन लर्निङमा पूर्वाग्रहहरू कसरी पत्ता लगाउन सकिन्छ र यी पूर्वाग्रहहरूलाई कसरी रोक्न सकिन्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा पूर्वाग्रहहरू पत्ता लगाउनु निष्पक्ष र नैतिक एआई प्रणालीहरू सुनिश्चित गर्ने महत्त्वपूर्ण पक्ष हो। पूर्वाग्रहहरू मेसिन लर्निङ पाइपलाइनका विभिन्न चरणहरूबाट उत्पन्न हुन सक्छन्, जसमा डाटा सङ्कलन, पूर्वप्रक्रिया, सुविधा चयन, मोडेल प्रशिक्षण, र तैनाती समावेश छ। पूर्वाग्रहहरू पत्ता लगाउनमा सांख्यिकीय विश्लेषण, डोमेन ज्ञान, र आलोचनात्मक सोचको संयोजन समावेश छ। यस प्रतिक्रियामा, हामी
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
के TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
हो, मेसिन लर्निङ मोडेलहरू भिजुअलाइज गर्नका लागि TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ। TensorBoard एउटा शक्तिशाली भिजुअलाइजेशन उपकरण हो जुन TensorFlow सँग आउँछ, Google द्वारा विकसित गरिएको एक लोकप्रिय ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क। यसले तपाइँलाई तपाइँको मेसिन लर्निङ मोडेलका विभिन्न पक्षहरू ट्र्याक गर्न र कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ, जस्तै मोडेल ग्राफ, प्रशिक्षण मेट्रिक्स, र इम्बेडिङहरू। यी कल्पना गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मोडेल दृश्यका लागि टेन्सरबोर्ड
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटा सेट कहाँ फेला पार्न सकिन्छ?
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटासेट फेला पार्नका लागि UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरी मार्फत पहुँच गर्न सकिन्छ। Iris डेटासेट वर्गीकरण कार्यहरूका लागि मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सामान्यतया प्रयोग हुने डेटासेट हो, विशेष गरी शैक्षिक सन्दर्भहरूमा यसको सरलता र विभिन्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रदर्शन गर्ने प्रभावकारिताका कारण। UCI मेसिन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर (GPT) मोडेल के हो?
जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर (GPT) एक प्रकारको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स मोडेल हो जसले मानवजस्तै पाठ बुझ्न र उत्पन्न गर्न असुरक्षित सिकाइ प्रयोग गर्दछ। GPT मोडेलहरू पाठ डेटाको विशाल मात्रामा पूर्व-प्रशिक्षित छन् र पाठ उत्पादन, अनुवाद, सारांश, र प्रश्न-उत्तर जस्ता विशिष्ट कार्यहरूको लागि राम्रो-ट्यून गर्न सकिन्छ। मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, विशेष गरी भित्र
के मेसिन लर्निङका लागि पाइथन आवश्यक छ?
Python यसको सरलता, बहुमुखी प्रतिभा, र ML कार्यहरूलाई समर्थन गर्ने असंख्य पुस्तकालयहरू र फ्रेमवर्कहरूको उपलब्धताको कारणले मेसिन लर्निङ (ML) को क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने प्रोग्रामिङ भाषा हो। जबकि यो ML को लागी पाइथन प्रयोग गर्न को लागी एक आवश्यकता छैन, यो धेरै चिकित्सकहरु र अनुसन्धानकर्ताहरु द्वारा धेरै सिफारिस र रुचाइएको छ।
के एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षण चाहिन्छ यद्यपि यसमा कुनै लेबल गरिएको डाटा छैन?
मेशिन लर्निङमा एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षणको लागि लेबल गरिएको डेटा आवश्यक पर्दैन किनभने यसले पूर्वनिर्धारित लेबलहरू बिना डेटा भित्र ढाँचा र सम्बन्धहरू फेला पार्ने लक्ष्य राख्छ। यद्यपि असुरक्षित सिकाइले लेबल गरिएको डाटाको प्रयोग समावेश गर्दैन, मोडेलले अझै पनि डाटाको अन्तर्निहित संरचना सिक्न प्रशिक्षण प्रक्रियाबाट गुज्रनुपर्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षाका केही उदाहरणहरू के हुन्?
सेमी-पर्यवेक्षित सिकाइ एक मेसिन लर्निङ प्रतिमान हो जुन पर्यवेक्षित सिकाइ (जहाँ सबै डेटा लेबल गरिएको छ) र अनसुपराइज्ड सिकाइ (जहाँ कुनै डेटा लेबल गरिएको छैन) बीचमा पर्दछ। अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षामा, एल्गोरिदमले लेबल गरिएको डाटाको सानो मात्रा र लेबल नगरिएको डाटाको ठूलो मात्राको संयोजनबाट सिक्छ। प्राप्त गर्दा यो दृष्टिकोण विशेष गरी उपयोगी छ
पर्यवेक्षित बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भनेर कसैलाई कसरी थाहा हुन्छ?
पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ दुईवटा आधारभूत प्रकारका मेसिन लर्निङ प्रतिमानहरू हुन् जसले डेटाको प्रकृति र हातमा रहेको कार्यको उद्देश्यहरूमा आधारित फरक उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। प्रभावकारी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिजाइन गर्नको लागि सुपरिवेक्षण गरिएको तालिम बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ। यी दुई दृष्टिकोणहरू बीचको छनौट निर्भर गर्दछ
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