गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा मोडेल निर्माण गर्न, तपाईंले विभिन्न कम्पोनेन्टहरू समावेश गर्ने संरचित कार्यप्रवाहलाई पछ्याउनु पर्छ। यी कम्पोनेन्टहरूमा तपाइँको डाटा तयार गर्ने, तपाइँको मोडेल परिभाषित गर्ने, र यसलाई प्रशिक्षण दिने समावेश छ। थप विवरणमा प्रत्येक चरण अन्वेषण गरौं।
1. डाटा तयार गर्दै:
मोडेल सिर्जना गर्नु अघि, तपाईंको डाटालाई उपयुक्त रूपमा तयार गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसमा मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि यसको गुणस्तर र उपयुक्तता सुनिश्चित गर्नको लागि तपाइँको डाटा जम्मा गर्ने र पूर्वप्रक्रिया गर्ने समावेश छ। डाटा तयारीमा डाटा सफा गर्ने, छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्ने, सुविधाहरू सामान्य गर्ने वा मापन गर्ने, र डाटालाई प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन सेटहरूमा विभाजन गर्ने जस्ता गतिविधिहरू समावेश हुन सक्छन्।
2. मोडेल परिभाषित गर्दै:
एक पटक तपाईंको डेटा तयार भएपछि, अर्को चरण भनेको तपाईंको मेसिन लर्निङ मोडेललाई परिभाषित गर्नु हो। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा, तपाईंले लोकप्रिय खुला स्रोत मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क, टेन्सरफ्लो प्रयोग गरेर आफ्नो मोडेल परिभाषित गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow ले तपाईंलाई विभिन्न प्रकारका मोडेलहरू निर्माण गर्न र तालिम दिन अनुमति दिन्छ, जस्तै गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू, पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू, र थप।
तपाईंको मोडेल परिभाषित गर्दा, तपाईंले आफ्नो मोडेल बनाउने वास्तुकला, तहहरू र प्यारामिटरहरू निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ। यसले तहहरूको संख्या, सक्रियता प्रकार्यहरूको प्रकार, अनुकूलन एल्गोरिथ्म, र मोडेलको व्यवहारलाई प्रभाव पार्ने कुनै पनि अन्य हाइपरपेरामिटरहरू समावेश गर्दछ। मोडेल परिभाषित गर्नु महत्त्वपूर्ण कदम हो जसको लागि हातमा रहेको समस्या र तपाईंको डाटाका विशेषताहरूलाई ध्यानपूर्वक विचार गर्न आवश्यक छ।
3. मोडेल प्रशिक्षण:
तपाइँको मोडेल परिभाषित गरे पछि, तपाइँ तैयार डाटा प्रयोग गरेर यसलाई प्रशिक्षित गर्न अगाडि बढ्न सक्नुहुन्छ। प्रशिक्षणमा इनपुट डेटाको साथ मोडेललाई खुवाउने र भविष्यवाणी गरिएका आउटपुटहरू र वास्तविक आउटपुटहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न पुनरावृत्ति रूपमा यसको प्यारामिटरहरू समायोजन गर्ने समावेश छ। यो प्रक्रियालाई अनुकूलन वा सिकाइ भनिन्छ। Google क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनले एक वितरित प्रशिक्षण पूर्वाधार प्रदान गर्दछ जसले तपाईंलाई आफ्नो मोडेललाई ठूला डाटासेटहरूमा कुशलतापूर्वक तालिम दिन अनुमति दिन्छ।
तालिमको क्रममा, तपाईले आफ्नो मोडेलको कार्यसम्पादनलाई मूल्याङ्कन मेट्रिक्स प्रयोग गरेर निगरानी गर्न सक्नुहुन्छ जस्तै सटीकता, परिशुद्धता, सम्झना, वा हानि। यी मेट्रिक्सको विश्लेषण गरेर, तपाईंले आफ्नो मोडेल कति राम्रोसँग सिकिरहेको छ भनेर मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ र आवश्यक भएमा समायोजन गर्न सक्नुहुन्छ। मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि कार्यसम्पादनको वांछित स्तर हासिल गर्नको लागि धेरै पटक पुनरावृत्तिहरू आवश्यक पर्दछ।
4. मोडेल प्रयोग गर्दै:
एक पटक तपाईंको मोडेल प्रशिक्षित भएपछि, तपाईंले यसलाई Google क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा भविष्यवाणीहरू सेवा गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। डिप्लोयमेन्टले इनपुट डेटा प्राप्त गर्न र प्रशिक्षित मोडेलको आधारमा भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न सक्ने अन्तिम बिन्दु सिर्जना गर्न समावेश गर्दछ। डिप्लोइड मोडेललाई RESTful API मार्फत पहुँच गर्न सकिन्छ, तपाइँ यसलाई तपाइँको एप्लिकेसन वा प्रणालीहरूमा सहज रूपमा एकीकृत गर्न अनुमति दिनुहुन्छ।
मोडेल डिप्लोइ गर्दा, तपाईले इष्टतम कार्यसम्पादन र उपलब्धता सुनिश्चित गर्न इच्छित स्केलिंग व्यवहार, उदाहरणहरूको संख्या, र अन्य डिप्लोइमेन्ट कन्फिगरेसनहरू निर्दिष्ट गर्न सक्नुहुन्छ। Google क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिनले ठूलो मात्रामा डेटामा वास्तविक-समय वा ब्याच इन्फरेन्सन सक्षम पार्दै, स्केलमा भविष्यवाणीहरू सेवा गर्न बलियो पूर्वाधार प्रदान गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्