के यो सही छ कि यदि डेटासेट ठूलो छ भने एकलाई कम मूल्याङ्कन चाहिन्छ, जसको मतलब मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंशलाई डेटासेटको आकार बढाएर घटाउन सकिन्छ?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, डेटासेटको साइजले मूल्याङ्कन प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। डेटासेट आकार र मूल्याङ्कन आवश्यकताहरू बीचको सम्बन्ध जटिल छ र विभिन्न कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। यद्यपि, यो सामान्यतया सत्य हो कि डेटासेटको आकार बढ्दै जाँदा, मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंश हुन सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) को लुकेको तर्कको रूपमा आपूर्ति गरिएको एर्रे परिवर्तन गरेर व्यक्तिगत तहहरूमा तहहरूको संख्या र नोडहरूको संख्या सजिलैसँग नियन्त्रण गर्न सकिन्छ (थप्ने र हटाएर)?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू (DNNs), प्रत्येक तह भित्र तह र नोडहरूको संख्या नियन्त्रण गर्ने क्षमता मोडेल आर्किटेक्चर अनुकूलनको आधारभूत पक्ष हो। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा DNN सँग काम गर्दा, लुकेको तर्कको रूपमा प्रदान गरिएको एरेले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
कुन ML एल्गोरिथ्म डेटा कागजात तुलनाको लागि मोडेल तालिम गर्न उपयुक्त छ?
एक एल्गोरिथ्म जुन डेटा कागजात तुलनाको लागि एक मोडेललाई तालिम दिन राम्रोसँग उपयुक्त छ कोसाइन समानता एल्गोरिथ्म हो। कोसाइन समानता भनेको भित्री उत्पादन स्पेसका दुई गैर-शून्य भेक्टरहरू बीचको समानताको मापन हो जसले तिनीहरू बीचको कोणको कोसाइन नाप्छ। कागजात तुलनाको सन्दर्भमा, यो निर्धारण गर्न प्रयोग गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
Tensorflow 1 र Tensorflow 2 संस्करणहरू बीच Iris डेटासेट लोड र प्रशिक्षण मा मुख्य भिन्नताहरू के हुन्?
आइरिस डेटासेट लोड गर्न र तालिम दिनको लागि प्रदान गरिएको मूल कोड TensorFlow 1 को लागि डिजाइन गरिएको थियो र TensorFlow 2 सँग काम नगर्न सक्छ। यो भिन्नता TensorFlow को यो नयाँ संस्करणमा प्रस्तुत गरिएका केही परिवर्तन र अद्यावधिकहरूको कारणले उत्पन्न भएको हो, जसलाई पछिल्ला दिनहरूमा विस्तृत रूपमा समावेश गरिनेछ। TensorFlow सँग सीधै सम्बन्धित विषयहरू
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
Python मा Jupyter मा TensorFlow डाटासेटहरू कसरी लोड गर्ने र अनुमानकहरू प्रदर्शन गर्न प्रयोग गर्ने?
TensorFlow डेटासेटहरू (TFDS) TensorFlow सँग प्रयोग गर्नका लागि तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो, जसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि विभिन्न डेटासेटहरू पहुँच गर्न र हेरफेर गर्नको लागि एक सुविधाजनक तरिका प्रदान गर्दछ। अर्कोतर्फ, अनुमानकहरू उच्च-स्तरीय TensorFlow API हरू हुन् जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। TensorFlow डाटासेटहरू Jupyter मा Python प्रयोग गरेर लोड गर्न र प्रदर्शन गर्नुहोस्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
TensorFlow र TensorBoard बीच के भिन्नताहरू छन्?
TensorFlow र TensorBoard दुबै उपकरणहरू हुन् जुन मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी मोडेल विकास र दृश्यका लागि। जब तिनीहरू सम्बन्धित छन् र प्रायः सँगै प्रयोग गरिन्छ, त्यहाँ दुई बीचको भिन्नताहरू छन्। TensorFlow गुगल द्वारा विकसित खुला स्रोत मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क हो। यसले उपकरणहरूको विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मोडेल दृश्यका लागि टेन्सरबोर्ड
मोडल ओभरफिट भएको कसरी चिन्ने ?
मोडेल ओभरफिट गरिएको छ कि छैन भनेर पहिचान गर्न, एकले ओभरफिटिङको अवधारणा र मेसिन लर्निङमा यसको प्रभावहरू बुझ्नुपर्छ। ओभरफिटिंग तब हुन्छ जब एक मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा असाधारण रूपमा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ तर नयाँ, नदेखिने डेटामा सामान्यीकरण गर्न असफल हुन्छ। यो घटना मोडेलको भविष्यवाणी गर्ने क्षमताको लागि हानिकारक छ र खराब प्रदर्शन निम्त्याउन सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
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