मशीन लर्निंग में परिनियोजन क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

तैनाती वह तरीका है जिसके द्वारा आप एकीकृत करते हैं a मशीन लर्निंग डेटा के आधार पर व्यावहारिक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए मौजूदा उत्पादन वातावरण में मॉडल।

इसे ध्यान में रखते हुए, क्या मशीन सीखना कठिन है?

तथापि, मशीन लर्निंग अपेक्षाकृत रहता है' कठिन ' संकट। निःसंदेह आगे बढ़ने का विज्ञान मशीन लर्निंग अनुसंधान के माध्यम से एल्गोरिदम है कठिन . इसके लिए रचनात्मकता, प्रयोग और तप की आवश्यकता है। कठिनाई यह है कि मशीन लर्निंग मौलिक रूप से है कठिन डिबगिंग समस्या।

एमएल मॉडल कैसे प्रशिक्षित करते हैं?

1. चरण 1: अपना डेटा तैयार करें।
2. चरण 2: एक प्रशिक्षण डेटा स्रोत बनाएं।
3. चरण 3: एक एमएल मॉडल बनाएं।
4. चरण 4: एमएल मॉडल के भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन की समीक्षा करें और एक स्कोर सीमा निर्धारित करें।
5. चरण 5: पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए एमएल मॉडल का उपयोग करें।
6. चरण 6: साफ करें।

फिर, एमएल मॉडल क्या है?

एक एमएल मॉडल एक गणितीय है आदर्श जो आपके डेटा में पैटर्न ढूंढकर भविष्यवाणियां करता है। (एडब्ल्यूएस एमएल मॉडल ) एमएल मॉडल इनपुट डेटा से निकाले गए पैटर्न का उपयोग करके भविष्यवाणियां उत्पन्न करें (अमेज़ॅन मशीन लर्निंग- प्रमुख अवधारणाएं)

एआई जॉब्स कितना भुगतान करते हैं?

जबकि औसत वेतन एक के लिए ऐ प्रोग्रामर है लगभग $100, 000 से $150, 000, उस बड़ी धनराशि को बनाने के लिए जिसे आप एक होना चाहते हैं ऐ इंजीनियर। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वेतन स्वादिष्ट तनख्वाह के लिए सही नुस्खा से लाभ: एक गर्म क्षेत्र और दुर्लभ के लिए उच्च मांग।