विषय
- परिभाषा - प्रशिक्षण डेटा का क्या अर्थ है?
- Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
- Techopedia ट्रेनिंग डेटा की व्याख्या करता है
परिभाषा - प्रशिक्षण डेटा का क्या अर्थ है?
मशीन लर्निंग प्रोग्राम में प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करने का विचार एक सरल अवधारणा है, लेकिन यह इन तकनीकों के काम करने के तरीके के लिए भी बहुत महत्वपूर्ण है। प्रशिक्षण डेटा डेटा का एक प्रारंभिक सेट है जिसका उपयोग किसी कार्यक्रम को समझने में मदद करने के लिए किया जाता है कि परिष्कृत परिणाम जानने और उत्पादन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क जैसी तकनीकों को कैसे लागू किया जाए। इसे सत्यापन और परीक्षण सेट नामक डेटा के बाद के सेट द्वारा पूरक किया जा सकता है।
प्रशिक्षण डेटा को प्रशिक्षण सेट, प्रशिक्षण डेटासेट या लर्निंग सेट के रूप में भी जाना जाता है।
Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
Techopedia ट्रेनिंग डेटा की व्याख्या करता है
प्रशिक्षण सेट वह सामग्री है जिसके माध्यम से कंप्यूटर जानकारी को संसाधित करना सीखता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है - यह मानव मस्तिष्क की क्षमताओं को विविध इनपुटों में लेने और उन्हें वजन करने के लिए प्रेरित करता है, ताकि मस्तिष्क में सक्रियता उत्पन्न करने के लिए, व्यक्तिगत न्यूरॉन्स में। कृत्रिम न्यूरॉन्स सॉफ्टवेयर - मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क प्रोग्राम के साथ इस प्रक्रिया की बहुत नकल करते हैं जो हमारे मानव शरीर के काम करने के तरीके के बारे में अत्यधिक विस्तृत मॉडल प्रदान करते हैं।
इसे ध्यान में रखते हुए, प्रशिक्षण डेटा को विभिन्न तरीकों से संरचित किया जा सकता है। अनुक्रमिक निर्णय पेड़ों और उन प्रकार के एल्गोरिदम के लिए, यह कच्चे या अल्फ़ान्यूमेरिकल डेटा का एक समूह होगा जो वर्गीकृत या हेरफेर करता है। दूसरी ओर, दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के लिए जो छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि के साथ करना है, प्रशिक्षण सेट अक्सर बड़ी संख्या में छवियों से बना होता है। विचार यह है कि क्योंकि मशीन लर्निंग प्रोग्राम इतना जटिल और इतना परिष्कृत है, इसलिए यह उन सभी छवियों पर पुनरावृत्ति प्रशिक्षण का उपयोग करता है जो अंततः लोगों, या जानवरों जैसे सुविधाओं, आकृतियों और यहां तक कि विषयों को पहचानने में सक्षम होते हैं। प्रशिक्षण डेटा प्रक्रिया के लिए बिल्कुल आवश्यक है - इसे "भोजन" के रूप में सोचा जा सकता है जिसे सिस्टम संचालित करने के लिए उपयोग करता है।