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
कसरी स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको लागि गुगल क्लाउडमा एआई मोडेलहरू बनाउन सुरु गर्न सकिन्छ?
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङको प्रयोग गरेर सर्भरलेस प्रेडिक्शनहरू स्केलमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मोडेलहरू सिर्जना गर्ने यात्रामा लाग्नको लागि, धेरै मुख्य चरणहरू समावेश गर्ने संरचित दृष्टिकोणको पालना गर्नुपर्छ। यी चरणहरूमा मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू बुझ्ने, गुगल क्लाउडको एआई सेवाहरूसँग परिचित गराउने, विकास वातावरण स्थापना गर्ने, तयारी गर्ने र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
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
गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो डाटासेटहरू कसरी लोड गर्ने?
Google Colaboratory मा TensorFlow डेटासेटहरू लोड गर्न, तपाईंले तल उल्लिखित चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow डेटासेटहरू TensorFlow सँग प्रयोग गर्न तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो। यसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि सुविधाजनक बनाउँदै विभिन्न प्रकारका डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ। गुगल कोलाबोरेटरी, जसलाई कोलाब पनि भनिन्छ, गुगल द्वारा प्रदान गरिएको नि:शुल्क क्लाउड सेवा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
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
ensemble शिक्षा के हो?
एन्सेम्बल लर्निङ एक मेसिन लर्निङ प्रविधि हो जसले धेरै मोडेलहरू संयोजन गरेर मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्ने लक्ष्य राख्छ। यसले धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरूलाई संयोजन गर्नाले कुनै पनि व्यक्तिगत मोडेलभन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्ने बलियो शिक्षार्थी सिर्जना गर्न सक्छ भन्ने विचारको लाभ उठाउँछ। यो दृष्टिकोण व्यापक रूपमा विभिन्न मेशिन लर्निंग कार्यहरूमा भविष्यवाणी सटीकता बढाउन प्रयोग गरिन्छ,