machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मशीन लर्निंग (एमएल) से संबंधित प्रश्नों के लिए, जो उन तरीकों का एक सेट है जो डेटा में स्वचालित रूप से पैटर्न का पता लगा सकते हैं, और फिर भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए, या अनिश्चितता के तहत निर्णय लेने के अन्य प्रकार का प्रदर्शन करने के लिए खुला पैटर्न का उपयोग कर सकते हैं (जैसे कि योजना कैसे बनाएं अधिक डेटा एकत्र करना)। एमएल को आमतौर पर पर्यवेक्षित, असुरक्षित और सुदृढीकरण सीखने में विभाजित किया जाता है। डीप लर्निंग एमएल का एक उपक्षेत्र है जो गहरे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

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कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने में क्या अंतर है?
ये दो शब्द संबंधित प्रतीत होते हैं, विशेषकर कंप्यूटर विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में उनके आवेदन में। क्या एक दूसरे का सबसेट है? क्या एक उपकरण दूसरे के लिए एक प्रणाली बनाने के लिए उपयोग किया जाता है? उनके अंतर क्या हैं और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं?

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एआई क्षेत्र में पायथन इतनी लोकप्रिय भाषा क्यों है?
सबसे पहले, मैं एअर इंडिया का अध्ययन करने वाला एक शुरुआती हूँ और यह प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना करने के लिए एक राय उन्मुख प्रश्न या एक नहीं है। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि यह सबसे अच्छी भाषा है। लेकिन तथ्य यह है कि अधिकांश प्रसिद्ध एआई फ्रेमवर्क ...

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तंत्रिका नेटवर्क अलग-अलग इनपुट आकारों से कैसे निपट सकते हैं?
जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट परत में एक निश्चित संख्या में न्यूरॉन्स होते हैं । यदि एनएलपी जैसे संदर्भ में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, तो अलग-अलग आकारों के पाठ के वाक्य या ब्लॉक एक नेटवर्क को खिलाए जाते हैं। नेटवर्क के इनपुट ...

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क्या तंत्रिका नेटवर्क से भुलक्कड़ होने का खतरा है?
कल्पना कीजिए कि आप एक तंत्रिका नेटवर्क को 100 बार एक शेर की तस्वीर दिखाते हैं और "खतरनाक" के साथ लेबल करते हैं, इसलिए यह सीखता है कि शेर खतरनाक हैं। अब कल्पना कीजिए कि पहले आपने इसे शेरों की लाखों छवियों को दिखाया है और वैकल्पिक रूप से इसे ...

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एआईएस के लिए लिस्प इतनी अच्छी भाषा क्यों है?
मैंने कंप्यूटर वैज्ञानिकों और एआई के क्षेत्र में शोधकर्ताओं से पहले सुना है कि लिस्प कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अनुसंधान और विकास के लिए एक अच्छी भाषा है। क्या यह अभी भी तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के प्रसार के साथ लागू होता है? इसके लिए उनका तर्क क्या था? वर्तमान ...

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एक एलएसटीएम में छिपी हुई परतों की संख्या और मेमोरी कोशिकाओं की संख्या का चयन कैसे करें?
मैं कुछ मौजूदा शोधों को खोजने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे छिपी परतों की संख्या और एक एलएसटीएम आधारित आरएनएन के आकार का चयन करें। क्या कोई ऐसा लेख है जहां इस समस्या की जांच की जा रही है, यानी, कितने मेमोरी सेल का उपयोग करना चाहिए? मुझे ...


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क्या वृद्धिशील नेटवर्क को प्रशिक्षित करना संभव है?
मैं एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहूंगा जहां आउटपुट कक्षाएं शुरू से परिभाषित नहीं हैं (सभी)। आने वाले डेटा के आधार पर अधिक से अधिक कक्षाएं बाद में शुरू की जाएंगी। इसका मतलब यह है कि, हर बार जब मैं एक नया वर्ग पेश करता हूं, तो मुझे एनएन ...


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सुदृढीकरण सीखने में अमान्य चाल को कैसे संभालें?
मैं एक एआई बनाना चाहता हूं जो पांच-इन-द-रो / गोमोकू खेल सकता है। जैसा कि मैंने शीर्षक में उल्लेख किया है, मैं इसके लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करना चाहता हूं। बेसलाइन के साथ, मैं पॉलिसी ग्रेडिएंट विधि का उपयोग करता हूं , जिसका नाम REINFORCE है। मान और नीति ...

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यदि डिजिटल मूल्य केवल अनुमान हैं, तो AI के अनुरूप क्यों नहीं?
एनालॉग से डिजिटल सर्किटरी में बीसवीं सदी के संक्रमण के पीछे की प्रेरणा अधिक सटीकता और कम शोर की इच्छा से प्रेरित थी। अब हम सॉफ्टवेयर विकसित कर रहे हैं जहां परिणाम अनुमानित हैं और शोर का सकारात्मक मूल्य है। कृत्रिम नेटवर्क में, हम एक अभिसरण एल्गोरिथ्म में अगले चरणों ...

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पीठ-प्रसार का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए समय जटिलता क्या है?
मान लीजिए कि एक एनएन में nnn छिपी हुई परतें हैं, mmm प्रशिक्षण के उदाहरण, xxx विशेषताएं, और प्रत्येक परत में ninin_i नोड्स हैं। बैक-प्रचार का उपयोग करके इस एनएन को प्रशिक्षित करने की समय जटिलता क्या है? मुझे इस बारे में एक बुनियादी विचार है कि वे एल्गोरिदम के ...

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समझ हानि समारोह
मैं GAN लॉस फंक्शन को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं जैसा कि अंडरस्टैंडिंग जनरेटिव एडवरसरी नेटवर्क्स (डैनियल सीता द्वारा लिखित एक ब्लॉग पोस्ट) में प्रदान किया गया है। मानक क्रॉस-एन्ट्रापी नुकसान में, हमारे पास एक आउटपुट है जिसे सिग्मोइड फ़ंक्शन और एक परिणामी बाइनरी वर्गीकरण के माध्यम से ...

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Backpropagation तकनीकों के बीच अंतर
बस मनोरंजन के लिए, मैं एक तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं। अब, बैकप्रोपेगेशन के लिए मैंने दो तकनीकों को देखा। पहले एक का उपयोग यहां और कई अन्य स्थानों पर भी किया जाता है। यह क्या करता है: यह प्रत्येक आउटपुट न्यूरॉन के लिए त्रुटि की ...

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क्या खोज इंजनों को AI माना जाता है?
क्या खोज इंजन को एआई माना जाता है क्योंकि वे जिस तरह से विश्लेषण करते हैं, आप उसे खोजते हैं और उसे याद करते हैं? या उन्होंने हाल ही में आपके द्वारा खोजे गए विज्ञापनों को कैसे भेजा है? क्या इसे AI या सिर्फ स्मार्ट माना जाता है?

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