एक तातो एन्कोडिङ के हो?
एक तातो एन्कोडिङ भनेको मेसिन लर्निङ र डाटा प्रोसेसिङमा प्रयोग गरिने प्रविधि हो जुन वर्गीय चरहरूलाई बाइनरी भेक्टरहरूको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ। यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ जब एल्गोरिदमहरूसँग काम गर्दा वर्गीकृत डाटा सीधा ह्यान्डल गर्न सक्दैन, जस्तै सादा र साधारण अनुमानकर्ता। यस जवाफमा, हामी एउटा तातो एन्कोडिङको अवधारणा, यसको उद्देश्य, र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
क्लाउडमा पठाइएका नतिजाहरूसँग स्थानीय रूपमा चलिरहेको अवस्थित मोडेलहरूलाई हाइब्रिड सेटअपमा ML मोडेलहरू कसरी चलाउने?
हाइब्रिड सेटअपमा चलिरहेको मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरू, जहाँ अवस्थित मोडेलहरू स्थानीय रूपमा कार्यान्वयन गरिन्छ र तिनीहरूको नतिजाहरू क्लाउडमा पठाइन्छ, लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र लागत-प्रभावकारिताको सन्दर्भमा धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्न सक्छ। यस दृष्टिकोणले स्थानीय र क्लाउड-आधारित कम्प्युटिङ स्रोतहरू दुवैको शक्तिको लाभ उठाउँछ, जसले संस्थाहरूलाई उनीहरूको अवस्थित पूर्वाधारहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
MBARI मा वैज्ञानिकहरूसँग डेनियलको परियोजनामा TensorFlow ले कस्तो भूमिका खेलेको थियो?
TensorFlow ले कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेलहरूको विकास र कार्यान्वयनको लागि शक्तिशाली र बहुमुखी प्लेटफर्म प्रदान गरेर MBARI मा वैज्ञानिकहरूसँग डेनियलको परियोजनामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ। TensorFlow, Google द्वारा विकसित खुला-स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा, यसको कार्यक्षमताको विस्तृत दायरा र प्रयोगमा सहजताका कारण AI समुदायमा उल्लेखनीय लोकप्रियता हासिल गरेको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, डानियल र आवाज को समुद्र, परीक्षा समीक्षा
Airbnb को मेसिन लर्निङ प्लेटफर्म, Bighead ले परियोजनामा कस्तो भूमिका खेल्यो?
Bighead, Airbnb को मेसिन लर्निङ प्लेटफर्मले मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर लिस्टिङ फोटोहरू वर्गीकरण गर्ने परियोजनामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ। यो प्लेटफर्मलाई कुशलतापूर्वक मेसिन लर्निङ मोडेलहरू मापन गर्न र व्यवस्थापन गर्न Airbnb ले सामना गर्ने चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न विकसित गरिएको थियो। TensorFlow को शक्ति प्रयोग गरेर, Bighead ले Airbnb लाई प्रक्रियालाई स्वचालित र सुव्यवस्थित गर्न सक्षम बनायो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, एमआरएल प्रयोग गरेर एरबीएनबीले यसको सूचीबद्ध फोटोहरूलाई वर्गीकृत गर्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
TFX फ्रेमवर्कमा Apache Beam को भूमिका के हो?
Apache Beam एक खुला स्रोत एकीकृत प्रोग्रामिङ मोडेल हो जसले ब्याच निर्माण र डेटा प्रशोधन पाइपलाइनहरू स्ट्रिम गर्नको लागि शक्तिशाली फ्रेमवर्क प्रदान गर्दछ। यसले एक सरल र अभिव्यक्त API प्रदान गर्दछ जसले विकासकर्ताहरूलाई डाटा प्रोसेसिङ पाइपलाइनहरू लेख्न अनुमति दिन्छ जुन विभिन्न वितरित प्रोसेसिङ ब्याकइन्डहरूमा कार्यान्वयन गर्न सकिन्छ, जस्तै Apache Flink, Apache Spark, र Google Cloud Dataflow।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
TFX ले उत्पादन ML डिप्लोइमेन्टको लागि ML इन्जिनियरिङमा Apache Beam कसरी लिभरेज गर्छ?
Apache Beam एक शक्तिशाली खुला स्रोत फ्रेमवर्क हो जसले ब्याच र स्ट्रिमिङ डाटा प्रोसेसिङ दुवैको लागि एकीकृत प्रोग्रामिङ मोडेल प्रदान गर्दछ। यसले API र पुस्तकालयहरूको सेट प्रदान गर्दछ जसले विकासकर्ताहरूलाई डाटा प्रोसेसिङ पाइपलाइनहरू लेख्न सक्षम बनाउँछ जुन विभिन्न वितरित प्रोसेसिङ ब्याकइन्डहरूमा कार्यान्वयन गर्न सकिन्छ, जस्तै Apache Flink, Apache Spark, र Google Cloud Dataflow।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), TLX सँग उत्पादन एमएल तैनाती को लागी ML ईन्जीनियरिंग, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow 2.0 मा TensorFlow डेटासेटहरू प्रयोग गर्दा के फाइदाहरू छन्?
TensorFlow डेटासेटहरूले TensorFlow 2.0 मा लाभहरूको दायरा प्रदान गर्दछ, जसले तिनीहरूलाई डेटा प्रशोधन र कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को क्षेत्रमा मोडेल प्रशिक्षणको लागि एक मूल्यवान उपकरण बनाउँछ। यी फाइदाहरू TensorFlow डेटासेटहरूको डिजाइन सिद्धान्तहरूबाट उत्पन्न हुन्छन्, जसले दक्षता, लचिलोपन र प्रयोगमा सहजतालाई प्राथमिकता दिन्छ। यस जवाफमा, हामी कुञ्जी अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो २, टेन्सरफ्लो २.० लाई परिचय, परीक्षा समीक्षा
हामी कसरी 'zip' प्रकार्य प्रयोग गरेर पाइथनमा डाटाको दुई सेटहरू एकैसाथ दोहोर्याउन सक्छौं?
पाइथनमा डेटाको दुई सेटमा एकैसाथ पुनरावृत्ति गर्न, 'zip' प्रकार्य प्रयोग गर्न सकिन्छ। 'zip' प्रकार्यले धेरै iterables लाई तर्कको रूपमा लिन्छ र tuples को पुनरावृत्ति फर्काउँछ, जहाँ प्रत्येक ट्युपलले इनपुट iterables बाट सम्बन्धित तत्वहरू समावेश गर्दछ। यसले हामीलाई डेटाको धेरै सेटहरूबाट तत्वहरूलाई सँगै प्रशोधन गर्न अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग, EITC/CP/PPF पाइथन प्रोग्रामिंग फंडामेंटलहरू, पाइथन मा अग्रिम, विकर्ण एल्गोरिथ्म, परीक्षा समीक्षा
एनालिटिक्स पाइपलाइनमा IoT डाटा प्रशोधन गर्न क्लाउड डाटाफ्लोको भूमिका के हो?
क्लाउड डेटाफ्लो, Google क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) द्वारा प्रदान गरिएको पूर्ण रूपमा व्यवस्थित सेवा, विश्लेषण पाइपलाइनमा IoT डेटा प्रशोधन गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसले वास्तविक-समयमा स्ट्रिमिङ र ब्याच डेटाको ठूलो मात्रालाई रूपान्तरण र विश्लेषणको लागि स्केलेबल र भरपर्दो समाधान प्रदान गर्दछ। क्लाउड डेटाफ्लोको लाभ उठाएर, संगठनहरूले ठूलो प्रवाहलाई कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्न सक्छन्
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP ल्याबहरू, IoT एनालिटिक्स पाइपलाइन, परीक्षा समीक्षा
गुगल क्लाउड प्लेटफर्ममा IoT एनालिटिक्स पाइपलाइन निर्माणमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
Google क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) मा IoT एनालिटिक्स पाइपलाइन निर्माण गर्दा डाटा सङ्कलन, डाटा इन्जेसन, डाटा प्रोसेसिङ, र डाटा विश्लेषण समावेश गर्ने धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्। यो व्यापक प्रक्रियाले संगठनहरूलाई तिनीहरूको इन्टरनेट अफ थिंग्स (IoT) यन्त्रहरूबाट बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न र सूचित निर्णयहरू लिन सक्षम बनाउँछ। यस जवाफमा, हामी यसमा संलग्न प्रत्येक चरणमा अध्ययन गर्नेछौं
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP ल्याबहरू, IoT एनालिटिक्स पाइपलाइन, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2