Podcast
Questions and Answers
ఎలాంటి dataset ను labelled dataset అంటారు?
ఎలాంటి dataset ను labelled dataset అంటారు?
Supervised learning లో, మోడల్ నేర్పించడానికి డేటా అవసరం లేదు.
Supervised learning లో, మోడల్ నేర్పించడానికి డేటా అవసరం లేదు.
False (B)
సూపర్వైజడ్ లెర్నింగ్ లో నొక్కి చెప్పడానికి కొద్ది ఉదాహరణలు ఇవ్వండి.
సూపర్వైజడ్ లెర్నింగ్ లో నొక్కి చెప్పడానికి కొద్ది ఉదాహరణలు ఇవ్వండి.
చిత్ర కాగితం, మోసాన్ని గుర్తించడం, స్పామ్ ఫిల్టరింగ్.
డేటాను సాధారణంగా ________గా విభజిస్తారు, 80% ట్రైనింగ్ డేటా మరియు 20% టెస్టింగ్ డేటా.
డేటాను సాధారణంగా ________గా విభజిస్తారు, 80% ట్రైనింగ్ డేటా మరియు 20% టెస్టింగ్ డేటా.
Signup and view all the answers
చిత్రం A యొక్క అవుట్‌పుట్ ఏమిటి?
చిత్రం A యొక్క అవుట్‌పుట్ ఏమిటి?
Signup and view all the answers
ఈ డేటా పారామీటర్లతో వాటిని సరిపోల్చండి:
ఈ డేటా పారామీటర్లతో వాటిని సరిపోల్చండి:
Signup and view all the answers
మోడల్ నేర్పించటంటే డేటాలో ఉన్న చారిత్రాన్ని విశ్లేషించడం.
మోడల్ నేర్పించటంటే డేటాలో ఉన్న చారిత్రాన్ని విశ్లేషించడం.
Signup and view all the answers
మోడల్ రెడీ అయితే, దానిని ________ చేయవచ్చు.
మోడల్ రెడీ అయితే, దానిని ________ చేయవచ్చు.
Signup and view all the answers
R ప్రోగ్రామింగ్‌ను కింద పేర్కొనబడిన వాటిలో ఏది ఉపయోగించి ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి?
R ప్రోగ్రామింగ్‌ను కింద పేర్కొనబడిన వాటిలో ఏది ఉపయోగించి ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి?
Signup and view all the answers
నిమ్న వాక్యంలో ఏది కచ్చితంగా సరైనది?
"యంత్రాన్ని స్వయంగా నేర్పడం కోసం అల్గోరిథమ్స్ అభివృద్ధి చేయడానికి సంబంధించినది."
నిమ్న వాక్యంలో ఏది కచ్చితంగా సరైనది?
"యంత్రాన్ని స్వయంగా నేర్పడం కోసం అల్గోరిథమ్స్ అభివృద్ధి చేయడానికి సంబంధించినది."
Signup and view all the answers
R ను Windowsలో కేవలం రెండు దశల్లో ఇన్‌స్టాల్ చేయవచ్చు.
R ను Windowsలో కేవలం రెండు దశల్లో ఇన్‌స్టాల్ చేయవచ్చు.
Signup and view all the answers
RStudio IDE లో మొదటి సారి తెరిచినప్పుడు మూడింటిని చూడాల్సిన విండోస్ ఏమిటి?
RStudio IDE లో మొదటి సారి తెరిచినప్పుడు మూడింటిని చూడాల్సిన విండోస్ ఏమిటి?
Signup and view all the answers
యంత్రాన్ని వాడటానికి ఎవరికీ కచ్చితమైన కోడ్ రాయడాలసిన అవసరం లేదు.
యంత్రాన్ని వాడటానికి ఎవరికీ కచ్చితమైన కోడ్ రాయడాలసిన అవసరం లేదు.
Signup and view all the answers
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క అర్థం ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క అర్థం ఏమిటి?
Signup and view all the answers
R ను Linux లో ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి, మొదట _______ ఆదేశాన్ని ఉపయోగించి అవసరమైన ఫైల్స్‌ను నవీకరించాలి.
R ను Linux లో ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి, మొదట _______ ఆదేశాన్ని ఉపయోగించి అవసరమైన ఫైల్స్‌ను నవీకరించాలి.
Signup and view all the answers
సూపర్వైజ్డ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే __________ డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన యంత్రాలు.
సూపర్వైజ్డ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే __________ డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన యంత్రాలు.
Signup and view all the answers
R మరియు RStudio యొక్క వాడుకలు క siguiente్ధిశిగా జోరు చేయండి:
R మరియు RStudio యొక్క వాడుకలు క siguiente్ధిశిగా జోరు చేయండి:
Signup and view all the answers
R ని Windows లో డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి క్రింది నిజమైన వెబ్‌సైట్ ఏది?
R ని Windows లో డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి క్రింది నిజమైన వెబ్‌సైట్ ఏది?
Signup and view all the answers
క్రింది పదాలను అందించబడిన వివరణలతో జత చేయండి:
క్రింది పదాలను అందించబడిన వివరణలతో జత చేయండి:
Signup and view all the answers
ఈ క్రింది పద్ధతులలో ఏది యాంత్రిక విద్యావంతులలో భాగంగా వస్తుంది?
ఈ క్రింది పద్ధతులలో ఏది యాంత్రిక విద్యావంతులలో భాగంగా వస్తుంది?
Signup and view all the answers
RStudio అనేది R ప్రోగ్రామింగ్‌కు సంబంధించిన ఒక వాడుకలో సాధారణమైన పరిసరాన్ని అందిస్తుంది.
RStudio అనేది R ప్రోగ్రామింగ్‌కు సంబంధించిన ఒక వాడుకలో సాధారణమైన పరిసరాన్ని అందిస్తుంది.
Signup and view all the answers
R ను స్థానిక కంప్యూటర్ లో అమర్చడానికి అవసరమైన రెండు అంశాలు ఏమిటి?
R ను స్థానిక కంప్యూటర్ లో అమర్చడానికి అవసరమైన రెండు అంశాలు ఏమిటి?
Signup and view all the answers
యంత్రమైన అనుభవం తీసుకోకుండా ఇది వాస్తవం కాదు.
యంత్రమైన అనుభవం తీసుకోకుండా ఇది వాస్తవం కాదు.
Signup and view all the answers
యంత్రానికి డేటాfeed చేస్తున్నప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?
యంత్రానికి డేటాfeed చేస్తున్నప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?
Signup and view all the answers
లైనియర్ రిగ్రెషన్ లో ఆధారిత మరియు స్వతంత్రమైన అంకెల మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
లైనియర్ రిగ్రెషన్ లో ఆధారిత మరియు స్వతంత్రమైన అంకెల మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
Signup and view all the answers
ఒకే స్వతంత్రమైన అంకెని ఉపయోగించి రిగ్రెషన్ కాన్సెప్ట్ ని సులభంగా రాసుకోవడంతో 'సాధారణ లైనియర్ రిగ్రెషన్' అంటారు.
ఒకే స్వతంత్రమైన అంకెని ఉపయోగించి రిగ్రెషన్ కాన్సెప్ట్ ని సులభంగా రాసుకోవడంతో 'సాధారణ లైనియర్ రిగ్రెషన్' అంటారు.
Signup and view all the answers
లీనియర్ రిగ్రెషన్ లో Y అంటే ఏమిటి?
లీనియర్ రిగ్రెషన్ లో Y అంటే ఏమిటి?
Signup and view all the answers
లైనియర్ రిగ్రెషన్ లో Y = aX + ______ అనే సమీకరణంలో 'b' అంటే ____.
లైనియర్ రిగ్రెషన్ లో Y = aX + ______ అనే సమీకరణంలో 'b' అంటే ____.
Signup and view all the answers
ఈ క్రింది అప్లికేషన్లను వాటి వివరణలతో సరిపోల్చండి:
ఈ క్రింది అప్లికేషన్లను వాటి వివరణలతో సరిపోల్చండి:
Signup and view all the answers
డిసిషన్ ట్రీ రిగ్రెషన్ లో ప్రతి అంతర సాధనము ఏమిటి?
డిసిషన్ ట్రీ రిగ్రెషన్ లో ప్రతి అంతర సాధనము ఏమిటి?
Signup and view all the answers
రెగ్రెషన్ విశ్లేషణ యొక్క ప్రధాన ఉద్దేశం ఏమిటి?
రెగ్రెషన్ విశ్లేషణ యొక్క ప్రధాన ఉద్దేశం ఏమిటి?
Signup and view all the answers
రెగ్రెషన్ ఆల్గోరిథం క్రమంలో వాడే పాయింట్‌లు ఆధారిత మరియు స్వతంత్ర అంకెల మధ్య సంబంధాలను కనుగొనడంకోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
రెగ్రెషన్ ఆల్గోరిథం క్రమంలో వాడే పాయింట్‌లు ఆధారిత మరియు స్వతంత్ర అంకెల మధ్య సంబంధాలను కనుగొనడంకోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
Signup and view all the answers
డిసిషన్ ట్రీ రిగ్రెషన్ కేటగిరిక యంత్రం ప్రాసెస్ లో ఉపయోగించబడదు.
డిసిషన్ ట్రీ రిగ్రెషన్ కేటగిరిక యంత్రం ప్రాసెస్ లో ఉపయోగించబడదు.
Signup and view all the answers
డిసిషన్ ట్రీ లో ప్రతి ఆకాషి _____ ను నిలుపుతుంది.
డిసిషన్ ట్రీ లో ప్రతి ఆకాషి _____ ను నిలుపుతుంది.
Signup and view all the answers
రెగ్రెషన్ అంచనాలు ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
రెగ్రెషన్ అంచనాలు ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
Signup and view all the answers
రెగ్రెషన్ ఆల్గోరిథం యొక్క ప్రధాన ఉద్దేశ్యం x కి y కు ___ మ్యాప్ చేయడం.
రెగ్రెషన్ ఆల్గోరిథం యొక్క ప్రధాన ఉద్దేశ్యం x కి y కు ___ మ్యాప్ చేయడం.
Signup and view all the answers
ఈ క్రింది వాటిలో ఏది రెగ్రెషన్ యొక్క ఒక రూపం కాదు?
ఈ క్రింది వాటిలో ఏది రెగ్రెషన్ యొక్క ఒక రూపం కాదు?
Signup and view all the answers
రెగ్రెషన్ కేంద్రంగా మొత్తం వికర్త వ్యవస్ధను వగ్రత్తిరించి, అనేక క్షేత్రాల్లో దాని ఉపయోగాలతో సహా, వికర్షను అంచనా వేయడంలో మాత్రమే ఉపయోగిస్తారు.
రెగ్రెషన్ కేంద్రంగా మొత్తం వికర్త వ్యవస్ధను వగ్రత్తిరించి, అనేక క్షేత్రాల్లో దాని ఉపయోగాలతో సహా, వికర్షను అంచనా వేయడంలో మాత్రమే ఉపయోగిస్తారు.
Signup and view all the answers
రెగ్రెషన్ అల్గోరిథం ఎంత ముఖ్యమైందో అంచనా వేయండి?
రెగ్రెషన్ అల్గోరిథం ఎంత ముఖ్యమైందో అంచనా వేయండి?
Signup and view all the answers
కింది రెగ్రెషన్ శ్రేణులను వాటి ప్రత్యేకమైన ఉపయోగాలతో సరిపోల్చండి:
కింది రెగ్రెషన్ శ్రేణులను వాటి ప్రత్యేకమైన ఉపయోగాలతో సరిపోల్చండి:
Signup and view all the answers
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అంటే ఏమిటి?
Signup and view all the answers
ఎదురుగా ఉన్న డేటాకు బాగా పనితీరు ఇచ్చే మోడల్ అంటే అనేది సరైనది.
ఎదురుగా ఉన్న డేటాకు బాగా పనితీరు ఇచ్చే మోడల్ అంటే అనేది సరైనది.
Signup and view all the answers
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ నివారించడానికి ఉపయోగించే విధానములు ఏమిటి?
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ నివారించడానికి ఉపయోగించే విధానములు ఏమిటి?
Signup and view all the answers
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ కలిగి ఉండే మోడల్ _____ ప్రక్రియను సరిగ్గా నిర్వహించలేడు.
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ కలిగి ఉండే మోడల్ _____ ప్రక్రియను సరిగ్గా నిర్వహించలేడు.
Signup and view all the answers
కు కచ్చితమైన విధానం ఈ క్రింది వాటిని సరిపోల్చండి:
కు కచ్చితమైన విధానం ఈ క్రింది వాటిని సరిపోల్చండి:
Signup and view all the answers
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ నివారించే విధానాలలో ఏది ఉపయోగించబడదు?
ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ నివారించే విధానాలలో ఏది ఉపయోగించబడదు?
Signup and view all the answers
తక్కువ శ్రేణీ లోపం ఉన్న శిక్షణ డేటా, అధిక శ్రేణీ లోపం ఉన్న పరీక్ష డేటాను సూచిస్తుంది అనే ప్రకటన సరైనది.
తక్కువ శ్రేణీ లోపం ఉన్న శిక్షణ డేటా, అధిక శ్రేణీ లోపం ఉన్న పరీక్ష డేటాను సూచిస్తుంది అనే ప్రకటన సరైనది.
Signup and view all the answers
మోడల్ శబ్దాన్ని ఎలా గుర్తిస్తుంది?
మోడల్ శబ్దాన్ని ఎలా గుర్తిస్తుంది?
Signup and view all the answers
Study Notes
Introduction to Data Science
- Data science is an interdisciplinary field focused on extracting knowledge from datasets, often massive in size.
- It involves data analysis, data preparation for analysis, and presenting findings to inform high-level decisions.
- Data science incorporates skills from computer science, mathematics, statistics, information visualization, and business.
- It's a deep study of extracting meaningful insights from raw, structured, and unstructured data using the scientific method, different technologies, and algorithms.
- Data science uses powerful hardware, programming systems, and efficient algorithms to solve data-related problems and is the future of artificial intelligence.
Definition of Data science
- Data science is an interdisciplinary field focused on extracting knowledge from vast datasets.
- It encompasses data analysis, preparation, and presentation of findings to inform organizational decisions.
- Data science combines skills from computer science, mathematics, statistics, information visualization, and business.
- It profoundly studies data to produce significant insights from unstructured or structured data.
Big Data and Data Science hype
- Big data refers to large volumes of complex, varied data formatted data generated at a fast pace, which cannot be processed by traditional systems.
- It's often formatted in a manner that traditional applications can't process efficiently. Big data involves processing raw data, which isn't aggregated previously.
- Big data is used to analyze insights, leading to better business decisions and strategic moves.
- Social media, sensor data, customer feedback, IoT devices are crucial sources of big data.
IoT Appliances
- Internet-connected devices (IoT appliances) create data for smart functionality.
- Examples include smart TVs, washing machines, coffee machines, and air conditioners, which create data by using sensors located in them.
- Data transfer between these connected devices generates data.
E-commerce
- E-commerce transactions, including payments via credit/debit cards etc., create significant data.
- Business transactions, banking, and stock markets are crucial sources of big data.
Global Positioning System (GPS)
- GPS technology in vehicles monitors vehicle movement to shorten routes, minimize fuel consumption, and optimize time.
- GPS systems produce vast amounts of data on vehicle location and movement.
Applications of Big Data
- Big data is used in financial services for customer analytics, compliance, and fraud prevention.
- Credit card companies, banks, and insurance firms use big data to improve services, prevent risks, and make informed decisions.
Big Data in Communications
- Telecommunication companies use big data to increase subscriber base and retain customers.
- Companies analyze customer-generated and machine-generated data for solutions to subscriber challenges.
Big Data for Retail
- Retailers (brick-and-mortar and online) analyze disparate data sources (weblogs, transactions, social media, and loyalty programs) for improved customer understanding.
Data Science
- Data science is an area that deals with the collection, processing, analysis, and utilization of data used in multiple fields of operation.
- Focuses on a detailed study and understanding of the process of Data.
Big Data
- Big data is a technique to collect, maintain, and process massive amounts of information, extracting valuable insights.
Getting Past the Hype
- Rachel's experience illustrates that data science skills are practical and crucial to job success.
Datafication
- Datafication transforms social behavior into quantified data, enabling real-time tracking and predictive analysis.
- This translates everyday actions into digital (numeric) data, for analysis.
The Data Science Landscape
- Data science encompasses the disciplines of analytics, statistics, and machine learning.
- Analytics generates insights from data through visualization tools, calculations, and manipulations.
Statistics.
- Statistics is a mathematical branch for organizing, interpreting numerical data in precise ways, known as descriptive statistics.
- It's also used for making predictions from limited sample information about larger populations, called inferential statistics.
- Descriptive statistics summarize data characteristics using measures like mean, median, mode, variance, and standard deviation.
- Inferential statistics uses sample data to draw conclusions about a population.
Artificial Intelligence (AI)
- A field of computer science focusing on creating intelligent machines capable of mimicking human-like thinking and decision-making.
- Knowledge and skills gained through experience enable making decisions.
- AI is about mimicking human intelligence and building machines that can think and act like humans.
Machine Learning
- Machine learning is a subset of AI focused on developing algorithms that allow computers to learn from data and past experiences, without explicit programming.
- Models are built from historical data to predict outputs. Model accuracy is affected by data size.
- Machine learning systems can learn from data and make predictions.
Supervised Learning
- In supervised learning, machines are trained using labeled data where input data is already tagged with the correct output.
- These models learn to predict outputs correctly given new data.
- Image classification, fraud detection, and spam filtering are example applications of supervised learning.
Unsupervised Learning
- Unsupervised learning trains models on unlabeled data that isn't categorized/classified beforehand.
- The model identifies hidden patterns, similarities, and differences in the data, and then categorizes/classifies data based on its characteristics.
- Unsupervised techniques used for grouping similar data points include k-means clustering.
Statistical inference
- Statistics is a branch of mathematics used for the collection, analysis, interpretation, and presentation of numerical data.
- The goal is to make accurate conclusions about larger populations using a smaller sample set of data.
Population and Samples
- The complete collection of all objects or measurements is the population.
- A sample is a subset of the population selected for a specific study.
Overfitting
- Overfitting is a modeling issue where a statistical model is overly accurate/consistent/fitted to the training data but doesn't generalize/perform well on new, unseen data.
Statistical Modeling
- Construction and evaluation of mathematical models that use data.
Types of Probability Distribution
- Probability distribution is a function assigning probabilities to different outcomes.
- Discrete probability distributions deal with variables with countable values and probabilities e.g., flipping a coin.
- Continuous probability distributions deal with variables with values in a continuous range, such as time duration.
Basics of R
- R is an open-source programming language used for statistical computing and data visualization.
- It has a vast range of libraries (packages) and is highly extensible allowing users to perform diverse tasks.
Why R Programming Language
- R is an open-source statistical software and programming language frequently used for data analysis and statistical computing.
- Features include a vast community, easy installation, and integration with other computing languages.
Data Types in R
- Integer, logical, numeric, character, complex, and raw are the basic data types in R programming.
- Using the
class()function, one can determine the data type of a variable.
R Commands
- The
readline()function in R allows users to input values from the keyboard in the console. The inputted value is stored as a string. - Using
as.integer()function, raw string inputs can be converted into integer data type.
R Installation
- There are steps involved to install R and RStudio on Windows and Linux operating systems.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
ఈ క్విజ్ సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్ మరియు R ప్రోగ్రామింగ్ పై లేకుండా రూపొందించినది. మీకు డేటా ఉపాధి నేర్చుకోవడం, అల్గోరిథమ్స్, మరియు R ను ఇన్‌స్టాల్ చేయడం వంటి ముఖ్యమైన జ్ఞానాన్ని పరీక్షించడానికి ఇది ఒక అద్భుత అవకాశం. మీరు మీ స్థాయి తెలుసుకోండి!
