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Question

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Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : Training learns model parameters from data; inference applies the learned model to new inputs / प्रशिक्षण डेटा से मॉडल प्राचल सीखता है; अनुमान सीखे हुए मॉडल को नए इनपुट पर लागू करता है

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Detailed Solution

सही उत्तर Training learns model parameters from data; inference applies the learned model to new inputs / प्रशिक्षण डेटा से मॉडल प्राचल सीखता है; अनुमान सीखे हुए मॉडल को नए इनपुट पर लागू करता है है।

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Question:

Which statement correctly distinguishes training from inference in machine learning? / मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और अनुमान के बीच सही अंतर कौन-सा कथन दर्शाता है?

1.
Inference updates the model's weights / अनुमान मॉडल के भारों को अद्यतन करता है
2.
Training requires no data at all / प्रशिक्षण में किसी डेटा की आवश्यकता नहीं होती
3.
Training learns model parameters from data; inference applies the learned model to new inputs / प्रशिक्षण डेटा से मॉडल प्राचल सीखता है; अनुमान सीखे हुए मॉडल को नए इनपुट पर लागू करता है
4.
Training and inference are the same process / प्रशिक्षण और अनुमान एक ही प्रक्रिया हैं

Correct Answer: Training learns model parameters from data; inference applies the learned model to new inputs / प्रशिक्षण डेटा से मॉडल प्राचल सीखता है; अनुमान सीखे हुए मॉडल को नए इनपुट पर लागू करता है

During training, gradients update weights on labelled data; during inference the weights stay frozen and the model only predicts. / प्रशिक्षण में प्रवणता से लेबलयुक्त डेटा पर भार अद्यतन होते हैं; अनुमान में भार स्थिर रहते हैं और मॉडल केवल पूर्वानुमान करता है।

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