گراف ریگولرائزیشن تکنیک میں استعمال ہونے والا گراف کون بناتا ہے، جس میں ایک گراف شامل ہوتا ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں؟
گراف ریگولرائزیشن مشین لرننگ میں ایک بنیادی تکنیک ہے جس میں ایک گراف بنانا شامل ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ TensorFlow کے ساتھ نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) کے تناظر میں، گراف اس بات کی وضاحت کرتے ہوئے بنایا گیا ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس ان کی مماثلت یا رشتوں کی بنیاد پر کیسے جڑے ہوئے ہیں۔ دی
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کے ساتھ عصبی ساخت کا سیکھنا, نیورل سٹرکچرڈ لرننگ فریم ورک کا جائزہ
کیا مختلف نسلی گروہوں کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹاسیٹس، مثلاً صحت کی دیکھ بھال میں، کو ML میں مدنظر رکھا گیا ہے؟
مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر صحت کی دیکھ بھال کے تناظر میں، مختلف نسلی گروہوں کی طرف سے جمع کردہ ڈیٹاسیٹس پر غور کرنا ایک اہم پہلو ہے تاکہ ماڈلز اور الگورتھم کی ترقی میں منصفانہ، درستگی اور شمولیت کو یقینی بنایا جا سکے۔ مشین لرننگ الگورتھم کو پیٹرن سیکھنے اور ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے
کیا ڈیٹا کی نمائندگی کرنے والی خصوصیات کو عددی شکل میں ہونا چاہیے اور فیچر کالموں میں منظم ہونا چاہیے؟
مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر کلاؤڈ میں ٹریننگ ماڈلز کے لیے بڑے ڈیٹا کے تناظر میں، ڈیٹا کی نمائندگی سیکھنے کے عمل کی کامیابی میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ خصوصیات، جو کہ انفرادی طور پر قابل پیمائش خصوصیات یا ڈیٹا کی خصوصیات ہیں، عام طور پر فیچر کالم میں ترتیب دی جاتی ہیں۔ جبکہ یہ ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مزید اقدامات, بادل میں ٹریننگ ماڈلز کے ل Big بڑا ڈیٹا
ڈیٹا پر کارروائی اور بیچ ہونے کے بعد خصوصیات اور لیبلز کی نمائندگی کیسے کی جاتی ہے؟
TensorFlow ہائی لیول APIs کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو لوڈ کرنے کے تناظر میں ڈیٹا پر کارروائی اور بیچ کیے جانے کے بعد، خصوصیات اور لیبلز کو ایک ساختی شکل میں پیش کیا جاتا ہے جو مشین لرننگ ماڈلز میں موثر تربیت اور اندازہ کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ TensorFlow خصوصیات اور لیبلز کو سنبھالنے اور ان کی نمائندگی کرنے کے لیے مختلف میکانزم فراہم کرتا ہے، جس سے لچک اور استعمال میں آسانی ہوتی ہے۔
ٹیورنگ مشینوں کے ساتھ پروگرامنگ کرتے وقت ڈیٹا یا علم کو مخصوص فارمیٹ میں پیش کرنا کیوں ضروری ہے؟
کمپیوٹیشنل پیچیدگی تھیوری کے میدان میں، خاص طور پر ٹورنگ مشینوں سے متعلق، کئی بنیادی وجوہات کی بنا پر ڈیٹا یا علم کو ایک مخصوص شکل میں پیش کرنا ضروری ہے۔ ٹیورنگ مشینیں تجریدی ریاضیاتی ماڈل ہیں جو پہلے سے طے شدہ اصولوں کے ایک سیٹ کے مطابق لامحدود ٹیپ پر علامتوں کو جوڑ کر مسئلہ حل کرنے کے کام کرتی ہیں۔ یہ
مشین لرننگ کے عمل میں پہلا قدم کیا ہے؟
مشین لرننگ کے عمل میں پہلا قدم مسئلہ کی وضاحت اور ضروری ڈیٹا اکٹھا کرنا ہے۔ یہ ابتدائی مرحلہ بہت اہم ہے کیونکہ یہ پوری مشین لرننگ پائپ لائن کی بنیاد رکھتا ہے۔ ہاتھ میں موجود مسئلے کو واضح طور پر بیان کرنے سے، ہم استعمال کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کی قسم کا تعین کر سکتے ہیں اور