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
तालिम सिक्ने एल्गोरिदमको स्केलेबिलिटी के हो?
प्रशिक्षण सिकाउने एल्गोरिदमको स्केलेबिलिटी आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा एक महत्वपूर्ण पक्ष हो। यसले ठूलो मात्रामा डाटालाई कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्न र डाटासेटको आकार बढ्दै जाँदा यसको कार्यसम्पादन बढाउने मेसिन लर्निङ प्रणालीको क्षमतालाई जनाउँछ। यो विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ जब जटिल मोडेलहरू र ठूला डाटासेटहरूसँग व्यवहार गर्दा, जस्तै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
अदृश्य डाटामा आधारित सिकाउने एल्गोरिदम कसरी बनाउने?
अदृश्य डाटामा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू र विचारहरू समावेश छन्। यस उद्देश्यको लागि एल्गोरिथ्म विकास गर्न, अदृश्य डाटाको प्रकृति र यसलाई मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न आवश्यक छ। आधारित सिकाउने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्न एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणको व्याख्या गरौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
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
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
उत्पादनमा निर्यात गरिएको मोडेलको सेवाको लागि प्राथमिक विकल्पहरू के हुन्?
जब यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा उत्पादनमा निर्यात गरिएको मोडेलको सेवा गर्ने कुरा आउँछ, विशेष गरी Google क्लाउड मेशिन लर्निङ र स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको सन्दर्भमा, त्यहाँ धेरै प्राथमिक विकल्पहरू उपलब्ध छन्। यी विकल्पहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्न र सेवा गर्ने विभिन्न दृष्टिकोणहरू प्रदान गर्छन्, प्रत्येकका आफ्नै फाइदाहरू र विचारहरू सहित।
- 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
- 1
- 2