ठूला भाषिक मोडेलहरू के हुन्?
ठूला भाषिक मोडेलहरू आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण विकास हुन् र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) र मेसिन अनुवाद सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रमुखता हासिल गरेका छन्। यी मोडेलहरू प्रशिक्षण डेटा र उन्नत मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूको ठूलो मात्रामा प्रयोग गरेर मानव-जस्तो पाठ बुझ्न र उत्पन्न गर्न डिजाइन गरिएका छन्। यस प्रतिक्रियामा, हामी
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
ट्रान्सफर लर्निङ भनेको के हो र यो किन TensorFlow.js को लागि मुख्य प्रयोगको मामला हो?
स्थानान्तरण सिकाइ गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा एउटा शक्तिशाली प्रविधि हो जसले पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूलाई नयाँ कार्यहरू समाधान गर्नको लागि सुरूवात बिन्दुको रूपमा प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। यसमा एउटा ठूलो डेटासेटमा तालिम दिइएको एउटा मोडेल लिनु र फरक तर सम्बन्धित समस्या समाधान गर्नको लागि सिकेको ज्ञानलाई पुन: प्रयोग गर्नु समावेश छ। यो दृष्टिकोण हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow.js को साथ ब्राउजरमा गहिरो शिक्षा, परिचय, 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
TensorFlow Hub ले कसरी सहयोगी मोडेल विकासलाई प्रोत्साहन गर्छ?
TensorFlow Hub एउटा शक्तिशाली उपकरण हो जसले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा सहयोगी मोडेल विकासलाई प्रोत्साहित गर्दछ। यसले पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूको केन्द्रीकृत भण्डार प्रदान गर्दछ, जसलाई एआई समुदायद्वारा सजिलै साझेदारी गर्न, पुन: प्रयोग गर्न र सुधार गर्न सकिन्छ। यसले सहयोगलाई बढावा दिन्छ र नयाँ मोडेलहरूको विकासलाई गति दिन्छ, अनुसन्धानकर्ताहरूको लागि समय र प्रयास बचत गर्दछ र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, अधिक उत्पादक मेशिन शिक्षाको लागि टेन्सरफ्लो हब, 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
स्थानान्तरण सिकाइले वस्तु पत्ता लगाउने मोडेलहरूको लागि प्रशिक्षण प्रक्रियालाई कसरी सरल बनाउँछ?
हस्तान्तरण शिक्षा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा शक्तिशाली प्रविधि हो जसले वस्तु पत्ता लगाउने मोडेलहरूको लागि प्रशिक्षण प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। यसले एक कार्यबाट अर्को कार्यमा सिकेको ज्ञान हस्तान्तरण गर्न सक्षम बनाउँछ, मोडेललाई पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूको लाभ उठाउन र आवश्यक प्रशिक्षण डेटाको मात्रालाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउन अनुमति दिन्छ। गुगल क्लाउडको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, IOS मा टेन्सरफ्लो वस्तु पत्ता लगाउने, परीक्षा समीक्षा