ML अनुप्रयोग विकास गर्दा ML-विशिष्ट विचारहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङ (ML) अनुप्रयोग विकास गर्दा, त्यहाँ धेरै ML-विशिष्ट विचारहरू छन् जुन ध्यानमा राख्न आवश्यक छ। ML मोडेलको प्रभावकारिता, दक्षता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न यी विचारहरू महत्त्वपूर्ण छन्। यस जवाफमा, हामी केही प्रमुख ML-विशिष्ट विचारहरू छलफल गर्नेछौं जुन विकासकर्ताहरूले कहिले मनमा राख्नुपर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow Extended (TFX) फ्रेमवर्कको उद्देश्य के हो?
TensorFlow Extended (TFX) फ्रेमवर्कको उद्देश्य उत्पादनमा मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरूको विकास र प्रयोगको लागि एक व्यापक र स्केलेबल प्लेटफर्म प्रदान गर्नु हो। TFX विशेष गरी अनुसन्धानबाट परिनियोजनमा ट्रान्जिसन गर्दा ML व्यवसायीहरूले सामना गर्ने चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्नका लागि उपकरण र उत्कृष्ट अभ्यासहरूको सेट प्रदान गरेर डिजाइन गरिएको हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
ग्राफ रेगुलराइज्ड मोडेल बनाउनमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
ग्राफ रेगुलराइज्ड मोडेल सिर्जना गर्दा संश्लेषित ग्राफहरू प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिन आवश्यक पर्ने धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्। यस प्रक्रियाले मोडेलको प्रदर्शन र सामान्यीकरण क्षमताहरू सुधार गर्न ग्राफ नियमितीकरण प्रविधिहरूसँग तंत्रिका नेटवर्कहरूको शक्तिलाई संयोजन गर्दछ। यस जवाफमा, हामी विस्तृत रूपमा प्रत्येक चरणमा छलफल गर्नेछौं, विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, संश्लेषित ग्राफका साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
तालिम र मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सेवाका लागि क्लाउड एमएल इन्जिन प्रयोग गर्दा के फाइदाहरू छन्?
क्लाउड एमएल इन्जिन गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) द्वारा प्रदान गरिएको एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरूलाई तालिम र सेवा दिने लाभहरूको दायरा प्रदान गर्दछ। क्लाउड एमएल इन्जिनको क्षमताहरू प्रयोग गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले मापनयोग्य र व्यवस्थित वातावरणको फाइदा लिन सक्छन् जसले एमएल निर्माण, प्रशिक्षण, र तैनाती प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ।
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP सिंहावलोकन, GCP मेसिन शिक्षा सिंहावलोकन, परीक्षा समीक्षा
AI प्लेटफर्म पाइपलाइनहरूले कसरी मेसिन लर्निङ प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित बनाउन पूर्व-निर्मित TFX कम्पोनेन्टहरू लिभरेज गर्छ?
AI प्लेटफर्म पाइपलाइनहरू गुगल क्लाउडद्वारा उपलब्ध गराइएको शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिन लर्निङ प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित बनाउन पूर्व-निर्मित TFX कम्पोनेन्टहरू प्रयोग गर्छ। TFX, जुन TensorFlow Extended को लागि खडा छ, उत्पादन-तयार मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रयोग गर्नको लागि अन्त-देखि-अन्त प्लेटफर्म हो। AI प्लेटफर्म पाइपलाइनहरू भित्र TFX कम्पोनेन्टहरू प्रयोग गरेर, विकासकर्ताहरू र डेटा वैज्ञानिकहरूले सरल बनाउन सक्छन् र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, एआई प्लेटफार्म पाइपलाइनहरू सेट अप गर्दै, परीक्षा समीक्षा
Kubeflow ले कसरी प्रशिक्षित मोडेलहरूको सजिलो साझेदारी र तैनाती सक्षम गर्दछ?
Kubeflow, एक खुला स्रोत प्लेटफर्मले कन्टेनराइज्ड एप्लिकेसनहरू प्रबन्ध गर्न Kubernetes को शक्ति प्रयोग गरेर प्रशिक्षित मोडेलहरूको निर्बाध साझेदारी र तैनातीलाई सुविधा दिन्छ। Kubeflow को साथ, प्रयोगकर्ताहरूले सजिलैसँग आफ्नो मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरू, आवश्यक निर्भरताहरू सहित, कन्टेनरहरूमा प्याकेज गर्न सक्छन्। यी कन्टेनरहरू त्यसपछि साझा गर्न सकिन्छ र विभिन्न वातावरणहरूमा तैनात गर्न सकिन्छ, यसलाई सुविधाजनक बनाउँदै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Kubeflow - Kubernetes मा मेसिन शिक्षा, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहमा सात चरणहरू के के हुन्?
मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकास र प्रयोगलाई मार्गदर्शन गर्ने सातवटा आवश्यक चरणहरू हुन्छन्। यी चरणहरू मोडेलहरूको शुद्धता, दक्षता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छन्। यस जवाफमा, हामी यी प्रत्येक चरणहरू विस्तृत रूपमा अन्वेषण गर्नेछौं, मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहको विस्तृत बुझाइ प्रदान गर्दै। चरण
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
TensorFlow मा "export_savedmodel" प्रकार्यले के गर्छ?
TensorFlow मा "export_savedmodel" प्रकार्य एक ढाँचामा प्रशिक्षित मोडेलहरू निर्यात गर्नको लागि एक महत्त्वपूर्ण उपकरण हो जुन सजिलै प्रयोग गर्न सकिन्छ र भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो प्रकार्यले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको TensorFlow मोडेलहरू, दुबै मोडेल आर्किटेक्चर र सिकेका प्यारामिटरहरू, SavedModel भनिने मानकीकृत ढाँचामा बचत गर्न अनुमति दिन्छ। SavedModel ढाँचा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू, परीक्षा समीक्षा
मेशिन लर्निङसँग काम गर्ने प्रक्रियामा मुख्य चरणहरू के के हुन्?
मेसिन लर्निङसँग काम गर्दा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सफल विकास र प्रयोगको लागि महत्त्वपूर्ण चरणहरूको श्रृंखला समावेश हुन्छ। यी चरणहरूलाई विस्तृत रूपमा डेटा सङ्कलन र पूर्वप्रक्रिया, मोडेल छनोट र प्रशिक्षण, मोडेल मूल्याङ्कन र प्रमाणीकरण, र मोडेल प्रयोग र अनुगमनमा वर्गीकरण गर्न सकिन्छ। प्रत्येक चरणले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2