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
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
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
के ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज सबै हाइपरपेरामिटरहरू हुन्?
ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज मेसिन लर्निङमा साँच्चै महत्त्वपूर्ण पक्षहरू हुन् र सामान्यतया हाइपरप्यामिटरहरू भनिन्छ। यो अवधारणा बुझ्नको लागि, प्रत्येक शब्दलाई व्यक्तिगत रूपमा हेरौं। ब्याच साइज: ब्याच साइज एक हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको तौल अपडेट हुनु अघि प्रशोधन गरिएका नमूनाहरूको संख्या परिभाषित गर्दछ। यो खेल्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
के TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
हो, मेसिन लर्निङ मोडेलहरू भिजुअलाइज गर्नका लागि TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ। TensorBoard एउटा शक्तिशाली भिजुअलाइजेशन उपकरण हो जुन TensorFlow सँग आउँछ, Google द्वारा विकसित गरिएको एक लोकप्रिय ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क। यसले तपाइँलाई तपाइँको मेसिन लर्निङ मोडेलका विभिन्न पक्षहरू ट्र्याक गर्न र कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ, जस्तै मोडेल ग्राफ, प्रशिक्षण मेट्रिक्स, र इम्बेडिङहरू। यी कल्पना गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मोडेल दृश्यका लागि टेन्सरबोर्ड
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटा सेट कहाँ फेला पार्न सकिन्छ?
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटासेट फेला पार्नका लागि UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरी मार्फत पहुँच गर्न सकिन्छ। Iris डेटासेट वर्गीकरण कार्यहरूका लागि मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सामान्यतया प्रयोग हुने डेटासेट हो, विशेष गरी शैक्षिक सन्दर्भहरूमा यसको सरलता र विभिन्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रदर्शन गर्ने प्रभावकारिताका कारण। UCI मेसिन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
के एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षण चाहिन्छ यद्यपि यसमा कुनै लेबल गरिएको डाटा छैन?
मेशिन लर्निङमा एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षणको लागि लेबल गरिएको डेटा आवश्यक पर्दैन किनभने यसले पूर्वनिर्धारित लेबलहरू बिना डेटा भित्र ढाँचा र सम्बन्धहरू फेला पार्ने लक्ष्य राख्छ। यद्यपि असुरक्षित सिकाइले लेबल गरिएको डाटाको प्रयोग समावेश गर्दैन, मोडेलले अझै पनि डाटाको अन्तर्निहित संरचना सिक्न प्रशिक्षण प्रक्रियाबाट गुज्रनुपर्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू