के बिरालो र कुकुरका धेरै तस्बिरहरूको मामलामा लागू गरिएको न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) ले अवस्थित छविहरूको आधारमा नयाँ छविहरू उत्पन्न गर्नेछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगलले विकास गरेको मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। यो ढाँचा विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ डाटाको अन्तर्निहित संरचना छ जुन मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। भएको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
मेशिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिने प्रक्रियाले यसलाई प्रत्येक परिदृश्यको लागि स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी ढाँचाहरू सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउन डेटाको ठूलो मात्रामा यसलाई उजागर गर्न समावेश गर्दछ। प्रशिक्षण चरणको समयमा, मेसिन लर्निङ मोडेलले पुनरावृत्तिहरूको एक श्रृंखलाबाट गुज्र्छ जहाँ यसले यसको आन्तरिक मापदण्डहरूलाई न्यूनतम गर्न समायोजन गर्दछ।
तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, न्यूरल नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदमहरूले जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र डेटामा आधारित भविष्यवाणीहरू गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। यी एल्गोरिदमहरूमा मानव मस्तिष्कको संरचनाबाट प्रेरित नोडहरूको अन्तरसम्बन्धित तहहरू हुन्छन्। प्रभावकारी रूपमा प्रशिक्षित गर्न र तंत्रिका सञ्जालहरू प्रयोग गर्न, धेरै प्रमुख प्यारामिटरहरू आवश्यक छन्
TensorBoard भनेको के हो?
TensorBoard मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक शक्तिशाली दृश्य उपकरण हो जुन सामान्यतया TensorFlow, Google को खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरीसँग सम्बन्धित छ। यो प्रयोगकर्ताहरूलाई भिजुअलाइजेशन उपकरणहरूको सूट प्रदान गरेर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन बुझ्न, डिबग गर्न र अनुकूलन गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको हो। TensorBoard ले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विभिन्न पक्षहरू कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
TensorFlow के हो?
TensorFlow गुगलले विकास गरेको ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो जुन आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो अनुसन्धानकर्ता र विकासकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू कुशलतापूर्वक निर्माण र प्रयोग गर्न अनुमति दिन डिजाइन गरिएको हो। TensorFlow विशेष गरी यसको लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र प्रयोगको सहजताका लागि परिचित छ, जसले यसलाई दुवैको लागि लोकप्रिय विकल्प बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
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 उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
TensorFlow मा उत्सुक कार्यान्वयन एउटा मोड हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको थप सहज र अन्तरक्रियात्मक विकासको लागि अनुमति दिन्छ। यो मोडेल विकासको प्रोटोटाइपिङ र डिबगिङ चरणहरूमा विशेष गरी लाभदायक छ। TensorFlow मा, उत्सुक कार्यान्वयन भनेको परम्परागत ग्राफ-आधारित कार्यान्वयनको विपरीत, ठोस मानहरू फिर्ता गर्न तुरुन्तै कार्यहरू कार्यान्वयन गर्ने तरिका हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो इजीर मोड
किन सत्रहरू TensorFlow 2.0 बाट उत्सुक कार्यान्वयनको पक्षमा हटाइयो?
TensorFlow 2.0 मा, उत्सुक कार्यान्वयनको पक्षमा सत्रहरूको अवधारणा हटाइएको छ, किनकि उत्सुक कार्यान्वयनले प्रक्रियालाई थप सहज र पाइथोनिक बनाउँदै तुरुन्त मूल्याङ्कन र सञ्चालनको सजिलो डिबगिङको लागि अनुमति दिन्छ। यो परिवर्तनले TensorFlow ले प्रयोगकर्ताहरूसँग कसरी सञ्चालन र अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने कुरामा महत्त्वपूर्ण परिवर्तनलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। TensorFlow 1.x मा, सत्रहरू प्रयोग गरिन्थ्यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, टेन्सरफ्लोमा बयानहरू प्रिन्ट गर्दै
मेसिन लर्निङ गर्ने एआई मोडेललाई कसरी कार्यान्वयन गर्छ?
मेसिन लर्निङ कार्यहरू गर्ने एआई मोडेल लागू गर्न, मेसिन लर्निङमा संलग्न आधारभूत अवधारणाहरू र प्रक्रियाहरू बुझ्नुपर्छ। मेसिन लर्निङ (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एक उपसमूह हो जसले प्रणालीहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी अनुभवबाट सिक्न र सुधार गर्न सक्षम बनाउँछ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङले प्लेटफर्म र उपकरणहरू प्रदान गर्दछ
के उन्नत खोज क्षमताहरू मेसिन लर्निङ प्रयोगको मामला हो?
उन्नत खोज क्षमताहरू वास्तवमा मेसिन लर्निङ (ML) को एक प्रमुख प्रयोग केस हो। मेशिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न डेटा भित्र ढाँचा र सम्बन्धहरू पहिचान गर्न डिजाइन गरिएको हो। उन्नत खोज क्षमताहरूको सन्दर्भमा, मेसिन लर्निङले थप सान्दर्भिक र सटीक उपलब्ध गराएर खोज अनुभवलाई उल्लेखनीय रूपमा वृद्धि गर्न सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू