एमएल के हो?
मेसिन लर्निङ (ML) आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को एउटा उपक्षेत्र हो जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी नै सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउने एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ। ML एल्गोरिदमहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू विश्लेषण गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, र त्यसपछि यो ज्ञानलाई सूचित गर्न प्रयोग गर्नुहोस्।
डेटा, भविष्यवाणी र निर्णयहरूमा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्नुको अर्थ के हो?
एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने जुन डेटाको आधारमा सिक्ने, नतिजाहरूको भविष्यवाणी गर्ने र निर्णयहरू गर्ने कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा मेशिन लर्निङको मुख्य कुरा हो। यस प्रक्रियामा डेटा प्रयोग गरी प्रशिक्षण मोडेलहरूलाई समावेश गर्दछ र तिनीहरूलाई ढाँचाहरू सामान्यीकरण गर्न र नयाँ, नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न अनुमति दिन्छ। गुगल क्लाउड मेसिनको सन्दर्भमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
अनुमानक एल्गोरिथ्म के हो?
अनुमानक एल्गोरिथ्म मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक आधारभूत घटक हो। यसले इनपुट सुविधाहरू र आउटपुट लेबलहरू बीचको सम्बन्ध अनुमान गरेर प्रशिक्षण र भविष्यवाणी प्रक्रियाहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकासलाई सरल बनाउनका लागि अनुमानकहरू प्रयोग गरिन्छ।
अनुमानकर्ताहरू के हुन्?
अनुमानकर्ताहरूले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन् किनभने तिनीहरू अज्ञात प्यारामिटरहरू वा अवलोकन गरिएको डेटामा आधारित कार्यहरू अनुमान गर्न जिम्मेवार हुन्छन्। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, अनुमानकहरू मोडेलहरूलाई तालिम दिन र भविष्यवाणीहरू गर्न प्रयोग गरिन्छ। यस जवाफमा, हामी अनुमानकर्ताहरूको अवधारणाको खोजी गर्नेछौं, तिनीहरूको व्याख्या गर्दै
मेसिन लर्निङ र संज्ञानात्मक र हेरिस्टिक लर्निङमा के भिन्नता छ?
मेसिन लर्निङ, संज्ञानात्मक शिक्षा, र हेरिस्टिक लर्निङ सबै कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को क्षेत्र भित्रका दृष्टिकोणहरू हुन् जसले मेसिनहरूलाई सिक्न र निर्णयहरू गर्न सक्षम पार्ने लक्ष्य राख्छन्। तिनीहरूले केही समानताहरू साझा गर्दा, यी दृष्टिकोणहरू बीच फरक भिन्नताहरू छन्। मेसिन लर्निङ एआईको एउटा सबफिल्ड हो जसले एल्गोरिदम र मोडेलको विकासमा केन्द्रित हुन्छ
समस्याका प्रकारहरूका लागि: लक्ष्य, सर्तहरू, मतलब, के यो सही छ कि यदि हामीलाई कुनै एक तत्व थाहा छैन भने, हामी मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्छौं, र यदि दुई तत्वहरू अज्ञात छन् भने, हामीले मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्न सक्दैनौं?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, समस्याका प्रकारहरूलाई तीनवटा मुख्य तत्वहरूमा वर्गीकरण गर्न सकिन्छ: लक्ष्य, अवस्था र साधन। यी प्रत्येक तत्वले विशेष समस्या समाधान गर्न मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गर्ने उपयुक्तता निर्धारण गर्नमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यद्यपि, यो छ
मेसिन लर्निङमा मोडेलको परिभाषा के हो?
मेसिन लर्निङको मोडेलले गणितीय प्रतिनिधित्व वा एल्गोरिदमलाई जनाउँछ जुन स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न डेटासेटमा प्रशिक्षित गरिन्छ। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा आधारभूत अवधारणा हो र यसले छवि पहिचानदेखि प्राकृतिक भाषा प्रशोधनसम्मका विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। मा
गुगल क्लाउड इन्जिनियरिङ सपोर्टमा मुद्दा रिपोर्ट गर्दा खास समय उपलब्ध गराउनु किन महत्त्वपूर्ण छ?
गुगल क्लाउड इन्जिनियरिङ् सपोर्टमा मुद्दा रिपोर्ट गर्दा, धेरै कारणहरूका लागि विशिष्ट समयहरू उपलब्ध गराउनु महत्त्वपूर्ण हुन्छ। यस अभ्यासलाई GCP समर्थन केस व्यवस्थापनमा उत्कृष्ट अभ्यास मानिन्छ, र यसले कुशल र प्रभावकारी समस्या निवारण र समाधान सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण महत्त्व राख्छ। विशिष्ट समय प्रदान गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले समर्थन टोलीलाई विश्लेषण गर्न सक्षम बनाउँछन्
गुगल क्लाउड ग्राहक सेवा पोर्टफोलियो को मुख्य प्रस्तावहरु के हो?
गुगल क्लाउड ग्राहक सेवा पोर्टफोलियोले गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) का प्रयोगकर्ताहरूलाई व्यापक समर्थन र सहायता प्रदान गर्न डिजाइन गरिएका प्रस्तावहरूको विस्तृत श्रृंखलालाई समेट्छ। यी प्रस्तावहरूको उद्देश्य ग्राहकहरूले GCP को क्षमताहरूलाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न, उनीहरूले सामना गर्न सक्ने कुनै पनि प्राविधिक समस्याहरूको समाधान गर्न र आवश्यक पर्दा विशेषज्ञहरूको मार्गदर्शन प्राप्त गर्न सक्ने सुनिश्चित गर्ने उद्देश्य राखिएको छ।
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP समर्थन, Google Cloud Customer Care मार्फत समर्थन प्राप्त गर्दै, परीक्षा समीक्षा
गुगल क्लाउड भिडियो इन्टेलिजेन्स प्रयोग गरेर तपाईं कसरी आफ्ना भिडियोहरू खोजी र पत्ता लगाउन योग्य बनाउन सक्नुहुन्छ?
गुगल क्लाउड भिडियो इन्टेलिजेन्स प्रयोग गरेर तपाइँका भिडियोहरू खोजी र पत्ता लगाउन योग्य बनाउन, तपाइँ प्लेटफर्मद्वारा प्रदान गरिएका शक्तिशाली सुविधाहरू र क्षमताहरूको लाभ उठाउन सक्नुहुन्छ। गुगल क्लाउड भिडियो इन्टेलिजेन्सले तपाइँलाई तपाइँको भिडियोहरूबाट स्वचालित रूपमा तिनीहरूको सामग्रीको विश्लेषण गरेर र मेटाडेटा उत्पन्न गरेर कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न अनुमति दिन्छ। यो मेटाडेटा त्यसपछि खोज योग्यता र वृद्धि गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP ल्याबहरू, गुगल क्लाउड भिडियो खुफिया, परीक्षा समीक्षा