कसरी स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको लागि गुगल क्लाउडमा एआई मोडेलहरू बनाउन सुरु गर्न सकिन्छ?
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङको प्रयोग गरेर सर्भरलेस प्रेडिक्शनहरू स्केलमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मोडेलहरू सिर्जना गर्ने यात्रामा लाग्नको लागि, धेरै मुख्य चरणहरू समावेश गर्ने संरचित दृष्टिकोणको पालना गर्नुपर्छ। यी चरणहरूमा मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू बुझ्ने, गुगल क्लाउडको एआई सेवाहरूसँग परिचित गराउने, विकास वातावरण स्थापना गर्ने, तयारी गर्ने र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा मोडल कसरी बनाउने?
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: एक मोडेल सिर्जना गर्नु अघि, यो तपाईंको तयारी गर्न महत्त्वपूर्ण छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, गुगल मेशिन शिक्षा सिंहावलोकन
तालिमका लागि ८०% मूल्याङ्कन र मूल्याङ्कनका लागि २०% तर उल्टो किन ?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा मूल्याङ्कन गर्न 80% भार प्रशिक्षण र 20% भारको विनियोजन धेरै कारकहरूमा आधारित रणनीतिक निर्णय हो। यो वितरणले सिकाइ प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्ने र मोडेलको कार्यसम्पादनको सही मूल्याङ्कन सुनिश्चित गर्ने बीच सन्तुलन कायम गर्ने लक्ष्य राख्छ। यस प्रतिक्रियामा, हामी कारणहरू खोज्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
TensorFlow.js मोडेलहरूसँग प्रशिक्षण र भविष्यवाणी गर्ने चरणहरू के हुन्?
TensorFlow.js मोडेलहरूसँग प्रशिक्षण र भविष्यवाणी गर्न धेरै चरणहरू समावेश छन् जसले ब्राउजरमा गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको विकास र प्रयोगलाई सक्षम पार्छ। यस प्रक्रियाले डाटा तयारी, मोडेल निर्माण, प्रशिक्षण, र भविष्यवाणी समावेश गर्दछ। यस जवाफमा, हामी यी प्रत्येक चरणहरू विस्तृत रूपमा अन्वेषण गर्नेछौं, प्रक्रियाको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्दै। 1. डाटा तयारी: द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow.js को साथ ब्राउजरमा गहिरो शिक्षा, परिचय, परीक्षा समीक्षा
हामीले ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू कसरी भर्ने?
पाइथन प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङमा आफ्नै K निकटतम छिमेकीहरू (KNN) एल्गोरिदम लागू गर्ने सन्दर्भमा ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू भर्नको लागि, हामीले एक व्यवस्थित दृष्टिकोण पछ्याउन आवश्यक छ। यो प्रक्रियाले हाम्रो डाटालाई उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश गर्दछ जुन KNN एल्गोरिदमद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ। पहिले, बुझौं
प्रतिगमन पूर्वानुमानको लागि डेटासेटको अन्त्यमा पूर्वानुमानहरू थप्ने प्रक्रिया के हो?
प्रतिगमन पूर्वानुमानको लागि डेटासेटको अन्त्यमा पूर्वानुमानहरू थप्ने प्रक्रियामा ऐतिहासिक डेटामा आधारित सही भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्ने उद्देश्यका धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्। रिग्रेसन फरकास्टिङ मेसिन लर्निङ भित्रको एउटा प्रविधि हो जसले हामीलाई स्वतन्त्र र आश्रित चरहरू बीचको सम्बन्धको आधारमा निरन्तर मानहरूको भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ। यस सन्दर्भमा, हामी
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, प्रतिगमन भविष्यवाणी र भविष्यवाणी, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कुशल तालिमको लागि डेटासेटलाई सही रूपमा तयार गर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कुशल तालिमको लागि डेटासेटलाई राम्ररी तयार गर्नु अति महत्त्वपूर्ण छ। राम्रोसँग तयार गरिएको डेटासेटले मोडेलहरूले प्रभावकारी रूपमा सिक्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्न सक्छन् भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्दछ। यस प्रक्रियामा डाटा सङ्कलन, डाटा क्लिनिङ, डाटा प्रिप्रोसेसिङ, र डाटा वृद्धि सहित धेरै मुख्य चरणहरू समावेश छन्। पहिलो, डाटा सङ्कलन महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले आधार प्रदान गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो.जेएस, मेशिन शिक्षाको लागि डाटासेट तयार गर्दै, परीक्षा समीक्षा
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग मोडेल निर्माणमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) मोडेल निर्माण गर्दा धेरै चरणहरू समावेश छन्, प्रत्येक एक बलियो र सही मोडेल निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यस व्याख्यामा, हामी प्रत्येक चरणको विस्तृत बुझाइ प्रदान गर्दै, यस्तो मोडेल निर्माण गर्ने विस्तृत प्रक्रियाको बारेमा जानकारी लिनेछौं। चरण 1: डाटा तयारी पहिलो चरण हो सङ्कलन र
प्रयोगकर्ताहरूले कसरी आफ्नो प्रशिक्षण डेटा AutoML तालिकाहरूमा आयात गर्न सक्छन्?
AutoML तालिकाहरूमा प्रशिक्षण डेटा आयात गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले डेटा तयार गर्ने, डेटासेट सिर्जना गर्ने, र AutoML तालिकाहरू सेवामा डाटा अपलोड गर्ने चरणहरूको श्रृंखला पछ्याउन सक्छन्। AutoML Tables गुगल क्लाउड द्वारा प्रदान गरिएको मेसिन लर्निङ सेवा हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई बिना अनुकूलन मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ।
पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि हाम्रो डाटा तयार गर्नमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, डेटा तयारीले एउटा मोडेललाई प्रशिक्षण दिने सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गर्दा, मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि डाटा तयार गर्नमा धेरै चरणहरू संलग्न हुन्छन्। यी चरणहरूमा डाटा लोडिङ, डाटा क्लिनिङ, डाटा ट्रान्सफर्मेसन, र डाटा विभाजन समावेश छ। मा पहिलो चरण
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2