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
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
एक तातो एन्कोडिङ के हो?
एक तातो एन्कोडिङ भनेको मेसिन लर्निङ र डाटा प्रोसेसिङमा प्रयोग गरिने प्रविधि हो जुन वर्गीय चरहरूलाई बाइनरी भेक्टरहरूको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ। यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ जब एल्गोरिदमहरूसँग काम गर्दा वर्गीकृत डाटा सीधा ह्यान्डल गर्न सक्दैन, जस्तै सादा र साधारण अनुमानकर्ता। यस जवाफमा, हामी एउटा तातो एन्कोडिङको अवधारणा, यसको उद्देश्य, र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
TensorFlow कसरी स्थापना गर्ने?
TensorFlow मेसिन लर्निङको लागि एक लोकप्रिय खुला स्रोत पुस्तकालय हो। यसलाई स्थापना गर्न तपाईंले पहिले पाइथन स्थापना गर्न आवश्यक छ। कृपया ध्यान दिनुहोस् कि उदाहरणीय पाइथन र टेन्सरफ्लो निर्देशनहरूले सादा र साधारण अनुमानकर्ताहरूको लागि मात्र एक सार सन्दर्भको रूपमा काम गर्दछ। TensorFlow 2.x संस्करण प्रयोग गर्ने बारे विस्तृत निर्देशनहरू पछिका सामग्रीहरूमा पछ्याउने छन्। यदि तपाईं चाहनुहुन्छ भने
के w र b मापदण्डहरू अद्यावधिक गर्ने प्रक्रियालाई मेसिन लर्निङको प्रशिक्षण चरण भन्नु सही हो?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा प्रशिक्षण चरणले प्रशिक्षण चरणको क्रममा मोडेलको मापदण्डहरू, विशेष गरी वजन (w) र पूर्वाग्रहहरू (b) अद्यावधिक गर्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यी प्यारामिटरहरू महत्त्वपूर्ण छन् किनकि तिनीहरूले भविष्यवाणी गर्न मोडेलको व्यवहार र प्रभावकारिता निर्धारण गर्छन्। तसर्थ, यो वास्तवमा राज्य गर्न सही छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
Tensorflow 1 र Tensorflow 2 संस्करणहरू बीच Iris डेटासेट लोड र प्रशिक्षण मा मुख्य भिन्नताहरू के हुन्?
आइरिस डेटासेट लोड गर्न र तालिम दिनको लागि प्रदान गरिएको मूल कोड TensorFlow 1 को लागि डिजाइन गरिएको थियो र TensorFlow 2 सँग काम नगर्न सक्छ। यो भिन्नता TensorFlow को यो नयाँ संस्करणमा प्रस्तुत गरिएका केही परिवर्तन र अद्यावधिकहरूको कारणले उत्पन्न भएको हो, जसलाई पछिल्ला दिनहरूमा विस्तृत रूपमा समावेश गरिनेछ। TensorFlow सँग सीधै सम्बन्धित विषयहरू
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
Python मा Jupyter मा TensorFlow डाटासेटहरू कसरी लोड गर्ने र अनुमानकहरू प्रदर्शन गर्न प्रयोग गर्ने?
TensorFlow डेटासेटहरू (TFDS) TensorFlow सँग प्रयोग गर्नका लागि तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो, जसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि विभिन्न डेटासेटहरू पहुँच गर्न र हेरफेर गर्नको लागि एक सुविधाजनक तरिका प्रदान गर्दछ। अर्कोतर्फ, अनुमानकहरू उच्च-स्तरीय TensorFlow API हरू हुन् जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। TensorFlow डाटासेटहरू Jupyter मा Python प्रयोग गरेर लोड गर्न र प्रदर्शन गर्नुहोस्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
हानि प्रकार्य एल्गोरिथ्म के हो?
हानि प्रकार्य एल्गोरिदम मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा एक महत्त्वपूर्ण घटक हो, विशेष गरी सादा र सरल अनुमानकर्ताहरू प्रयोग गरी अनुमानित मोडेलहरूको सन्दर्भमा। यस डोमेनमा, हानि प्रकार्य एल्गोरिदमले मोडेलको अनुमानित मानहरू र वास्तविक मानहरू बीचको भिन्नता मापन गर्न उपकरणको रूपमा कार्य गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
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
- 1
- 2