लेबल गरिएको डाटा के हो?
बिहीबार, ०२ जनवरी २०२०
by जीन-क्रिश्चियन ओम्याले
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को सन्दर्भमा र विशेष गरी Google Cloud Machine Learning को डोमेनमा लेबल गरिएको डेटाले एनोटेट वा विशिष्ट लेबल वा कोटीहरूसँग चिन्ह लगाइएको डेटासेटलाई जनाउँछ। यी लेबलहरूले प्रशिक्षण मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको लागि आधारभूत सत्य वा सन्दर्भको रूपमा काम गर्दछ। तिनीहरूसँग डाटा पोइन्टहरू सम्बद्ध गरेर
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, गुगल क्लाउड मेशिन लर्निंग, छवि मान्यता, लेबल गरिएको डाटा, मिसिन प्रशिक्षण, पर्यवेक्षित शिक्षण
रैखिक मोडेलहरूको तुलनामा गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू प्रयोग गर्ने केही कमजोरीहरू के हुन्?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा विशेष गरी मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा महत्त्वपूर्ण ध्यान र लोकप्रियता हासिल गरेको छ। यद्यपि, यो स्वीकार गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि तिनीहरू रैखिक मोडेलहरूको तुलनामा तिनीहरूको कमजोरीहरू बिना छैनन्। यस प्रतिक्रियामा, हामी गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू र किन रैखिकका केही सीमितताहरू अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू, परीक्षा समीक्षा
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, कम्प्यूटेशनल जटिलता, डीप न्यूरल नेटवर्क, व्याख्या क्षमता, लेबल गरिएको डाटा, रैखिक मोडेलहरू, ओभरफिटिंग, स्रोत आवश्यकताहरू