लेबल गरिएको डाटा के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को सन्दर्भमा र विशेष गरी Google Cloud Machine Learning को डोमेनमा लेबल गरिएको डेटाले एनोटेट वा विशिष्ट लेबल वा कोटीहरूसँग चिन्ह लगाइएको डेटासेटलाई जनाउँछ। यी लेबलहरूले प्रशिक्षण मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको लागि आधारभूत सत्य वा सन्दर्भको रूपमा काम गर्दछ। तिनीहरूसँग डाटा पोइन्टहरू सम्बद्ध गरेर
के अनुमान भविष्यवाणी भन्दा मोडेल प्रशिक्षण को एक भाग हो?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, भनाइ "अनुमान भनेको भविष्यवाणी भन्दा मोडेल प्रशिक्षणको एक भाग हो" पूर्ण रूपमा सही छैन। अनुमान र भविष्यवाणी मेसिन लर्निङ पाइपलाइनमा फरक चरणहरू हुन्, प्रत्येकले फरक उद्देश्य प्रदान गर्दछ र विभिन्न बिन्दुहरूमा हुने गर्दछ।
के "gcloud ml-ingin jobs submit training" तालिम कार्य पेश गर्नको लागि सही आदेश हो?
आदेश "gcloud ml-engine jobs submit training" वास्तवमा Google Cloud Machine Learning मा प्रशिक्षण कार्य पेश गर्नको लागि सही आदेश हो। यो आदेश Google Cloud SDK (सफ्टवेयर विकास किट) को अंश हो र विशेष गरी Google Cloud द्वारा प्रदान गरिएका मेसिन लर्निङ सेवाहरूसँग अन्तरक्रिया गर्न डिजाइन गरिएको हो। यो आदेश कार्यान्वयन गर्दा, तपाईंलाई आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा विशेषज्ञता, टेन्सर प्रशोधन एकाइहरू - इतिहास र हार्डवेयर
के मेसिन लर्निङ प्लेटफर्महरू प्रयोग गर्न निःशुल्क छन्?
मेसिन लर्निङ प्लेटफर्महरू तिनीहरूको मूल्य निर्धारण मोडेलहरूको सन्दर्भमा भिन्न हुन सक्छन्। जबकि केही मेसिन लर्निङ प्लेटफर्महरूले निश्चित सुविधाहरू वा सीमित उपयोगहरूमा निःशुल्क पहुँच प्रदान गर्दछ, अरूले तिनीहरूको सेवाहरूमा पूर्ण पहुँचको लागि भुक्तानी आवश्यक हुन सक्छ। गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङको सन्दर्भमा, त्यहाँ नि:शुल्क र सशुल्क विकल्पहरू उपलब्ध छन्, विशिष्ट आधारमा
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
प्रशिक्षित मोडेललाई फाइन-ट्यून गर्ने उद्देश्य के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा प्रशिक्षित मोडेललाई फाइन-ट्युनिङ गर्नु महत्त्वपूर्ण कदम हो। यसले पूर्व-प्रशिक्षित मोडेललाई एक विशेष कार्य वा डेटासेटमा अनुकूलन गर्ने उद्देश्यलाई सेवा गर्दछ, जसले गर्दा यसको कार्यसम्पादन बढाउँछ र यसलाई वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूको लागि थप उपयुक्त बनाउँछ। यो प्रक्रिया समायोजन समावेश छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, गुगल मेशिन शिक्षा सिंहावलोकन, परीक्षा समीक्षा
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङमा टेन्सरफ्लोको अनुमानक फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर हामी कसरी रेखीय वर्गीकरण गर्ने?
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङमा TensorFlow को अनुमानक फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर रैखिक वर्गीकरणकर्ता निर्माण गर्न, तपाईंले डेटा तयारी, मोडेल परिभाषा, प्रशिक्षण, मूल्याङ्कन, र भविष्यवाणी समावेश गर्ने चरण-दर-चरण प्रक्रिया अनुसरण गर्न सक्नुहुन्छ। यो विस्तृत व्याख्याले तपाईंलाई यी प्रत्येक चरणहरू मार्फत मार्गदर्शन गर्नेछ, तथ्यात्मक ज्ञानमा आधारित शिक्षात्मक मूल्य प्रदान गर्दछ। 1. डाटा तयारी: निर्माण गर्नु अघि क
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इञ्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्नमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
Google क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू समावेश छन् जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई स्केलमा भविष्यवाणीहरू गर्न मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। यो सेवा, जुन गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्मको अंश हो, प्रशिक्षित मोडेलहरूमा भविष्यवाणीहरू चलाउनको लागि सर्भररहित समाधान प्रदान गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू, परीक्षा समीक्षा