वर्गीकरणकर्ता के हो?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा एक वर्गीकरणकर्ता एक मोडेल हो जुन दिइएको इनपुट डेटा बिन्दुको वर्ग वा वर्ग भविष्यवाणी गर्न प्रशिक्षित गरिन्छ। यो पर्यवेक्षित शिक्षाको आधारभूत अवधारणा हो, जहाँ एल्गोरिदमले नदेखेको डेटामा भविष्यवाणी गर्न लेबल गरिएको प्रशिक्षण डेटाबाट सिक्छ। वर्गीकरणहरू विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
के TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
हो, मेसिन लर्निङ मोडेलहरू भिजुअलाइज गर्नका लागि TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ। TensorBoard एउटा शक्तिशाली भिजुअलाइजेशन उपकरण हो जुन TensorFlow सँग आउँछ, Google द्वारा विकसित गरिएको एक लोकप्रिय ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क। यसले तपाइँलाई तपाइँको मेसिन लर्निङ मोडेलका विभिन्न पक्षहरू ट्र्याक गर्न र कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ, जस्तै मोडेल ग्राफ, प्रशिक्षण मेट्रिक्स, र इम्बेडिङहरू। यी कल्पना गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मोडेल दृश्यका लागि टेन्सरबोर्ड
वितरण गरिएको ML मोडेल प्रशिक्षण प्रयोग गर्दा प्रशिक्षणमा कतिवटा मेसिनहरू प्रयोग गरिनेछन् भनेर परिभाषित गर्न के कसैले CMLE मोडेल डिप्लोइमेन्टको लागि कन्फिगरेसन फाइल प्रयोग गर्न सक्छ?
Google Cloud AI प्लेटफर्ममा डिस्ट्रिब्युटेड मेसिन लर्निङ (ML) मोडेल प्रशिक्षण प्रयोग गर्दा, तपाईंले प्रशिक्षणमा प्रयोग गरिएका मेसिनहरूको सङ्ख्या परिभाषित गर्न CMLE (क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन) मोडेल डिप्लोइमेन्टको लागि कन्फिगरेसन फाइल प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यद्यपि, प्रयोग गरिने मेसिनको प्रकारलाई प्रत्यक्ष रूपमा परिभाषित गर्न सम्भव छैन। मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, क्लाउड एआई प्लेटफार्ममा कस्टम कन्टेनरहरूको साथ प्रशिक्षण मोडेलहरू
TFX मा पुशर कम्पोनेन्टका लागि तैनाती लक्ष्यहरू के हुन्?
TensorFlow Extended (TFX) मा पुशर कम्पोनेन्ट TFX पाइपलाइनको एक आधारभूत भाग हो जसले विभिन्न लक्षित वातावरणहरूमा प्रशिक्षित मोडेलहरूको तैनातीलाई ह्यान्डल गर्छ। TFX मा पुशर कम्पोनेन्टका लागि डिप्लोइमेन्ट लक्ष्यहरू विविध र लचिलो छन्, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विशिष्ट आवश्यकताहरूको आधारमा विभिन्न प्लेटफर्महरूमा मोडेलहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यस मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
BLEU स्कोर कसरी AutoML अनुवाद संग प्रशिक्षित अनुकूलन अनुवाद मोडेल को कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
BLEU स्कोर मेशिन अनुवाद मोडेल को कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न को लागी एक व्यापक रूपमा प्रयोग मेट्रिक हो। यसले मेसिनद्वारा निर्मित अनुवाद र एक वा बढी सन्दर्भ अनुवादहरू बीचको समानता मापन गर्दछ। AutoML अनुवादको साथ प्रशिक्षित अनुकूलन अनुवाद मोडेलको सन्दर्भमा, BLEU स्कोरले गुणस्तर र प्रभावकारितामा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्न सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, AutoML अनुवाद, परीक्षा समीक्षा
AutoML अनुवादको साथ अनुकूलन अनुवाद मोडेल सिर्जना गर्नका चरणहरू के हुन्?
AutoML अनुवादको साथ अनुकूलन अनुवाद मोडेल सिर्जना गर्दा चरणहरूको एक श्रृंखला समावेश छ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई विशेष रूपमा तिनीहरूको अनुवाद आवश्यकताहरू अनुरूप मोडेललाई तालिम दिन सक्षम गर्दछ। AutoML अनुवाद गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्म द्वारा प्रदान गरिएको एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले उच्च-गुणस्तरको अनुवाद मोडेलहरू निर्माण गर्ने प्रक्रियालाई स्वचालित गर्न मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ। यस जवाफमा,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, AutoML अनुवाद, परीक्षा समीक्षा
अनुवाद API मा उन्नत शब्दावली सुविधाको उद्देश्य के हो?
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्मको अनुवाद एपीआईमा रहेको उन्नत शब्दावली सुविधाले मेसिन अनुवाद आउटपुटहरूको शुद्धता र गुणस्तर बृद्धि गर्न महत्त्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान गर्दछ। यो सुविधाले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको डोमेन वा उद्योगको लागि विशिष्ट सर्तहरूको अनुकूलन शब्दावली प्रदान गर्न अनुमति दिन्छ, अनुवाद मोडेललाई यी सर्तहरू राम्रोसँग बुझ्न र अनुवाद गर्न सक्षम पार्दै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, अनुवाद API, परीक्षा समीक्षा
निरन्तर डिस्कमा ब्लक साइजको छनोटले विभिन्न प्रयोगका केसहरूमा यसको प्रदर्शनलाई कसरी असर गर्छ?
पर्सिस्टेन्ट डिस्कमा ब्लक साइजको छनोटले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा Google क्लाउड मेसिन लर्निङ (ML) र उत्पादक डेटा विज्ञानको लागि Google क्लाउड एआई प्लेटफर्म प्रयोग गर्दा यसको कार्यसम्पादनमा उल्लेखनीय प्रभाव पार्न सक्छ। ब्लक साइजले निश्चित आकारको टुक्राहरूलाई जनाउँछ जसमा डाटा भण्डारण गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, उत्पादक डाटा विज्ञानको लागि लगातार डिस्क, परीक्षा समीक्षा
एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजर र एआई प्लेटफर्म प्रशिक्षणमा हाइपरट्यून बीच के भिन्नता छ?
एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजर र हाइपरट्युन गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्मले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको तालिमलाई अप्टिमाइज गर्नका लागि प्रस्ताव गरेका दुई फरक सुविधाहरू हुन्। जबकि दुबै मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्ने लक्ष्य राख्छन्, तिनीहरू तिनीहरूको दृष्टिकोण र कार्यक्षमतामा भिन्न हुन्छन्। एआई प्लेटफर्म अप्टिमाइजर एउटा यस्तो सुविधा हो जसले हाइपरपेरामिटर स्पेसको उत्कृष्ट सेट फेला पार्नको लागि स्वचालित रूपमा अन्वेषण गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म अनुकूलक, परीक्षा समीक्षा
कसरी पाइपलाइन ड्यासबोर्ड UI ले तपाइँको पाइपलाइन र रनको प्रगति व्यवस्थापन र ट्र्याक गर्न प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ?
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा पाइपलाइन ड्यासबोर्ड UI ले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको पाइपलाइन र रनको प्रगति व्यवस्थापन र ट्र्याक गर्न प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ। यो इन्टरफेस एआई प्लेटफर्म पाइपलाइनहरूसँग काम गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउन र प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहहरूलाई प्रभावकारी रूपमा निगरानी र नियन्त्रण गर्न सक्षम बनाउन डिजाइन गरिएको हो। मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म पाइपलाइनहरू सेट अप गर्दै, परीक्षा समीक्षा