ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण मोडेलहरू, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, सिक्ने प्रक्रियालाई अप्टिमाइज गर्न र भविष्यवाणीहरूको शुद्धता सुधार गर्न विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्ने समावेश छ। यस्तै एउटा एल्गोरिथ्म ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म हो। ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एक शक्तिशाली एम्सेम्बल सिकाइ विधि हो जसले धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरूलाई संयोजन गर्दछ, जस्तै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २
ईगर मोड असक्षम पारिएको नियमित टेन्सरफ्लोको सट्टा ईगर मोड प्रयोग गर्दा के बेफाइदाहरू छन्?
TensorFlow मा Eager मोड एउटा प्रोग्रामिङ इन्टरफेस हो जसले अपरेसनहरूको तुरुन्तै कार्यान्वयनको लागि अनुमति दिन्छ, यसले कोडलाई डिबग गर्न र बुझ्न सजिलो बनाउँछ। यद्यपि, ईगर मोड असक्षम पारिएको नियमित टेन्सरफ्लोको तुलनामा ईगर मोड प्रयोग गर्ने धेरै बेफाइदाहरू छन्। यस जवाफमा, हामी यी बेफाइदाहरू विस्तारमा अन्वेषण गर्नेछौं। मुख्य मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो इजीर मोड
केरास मोडेललाई पहिले प्रयोग गर्ने र त्यसपछि TensorFlow सिधै प्रयोग गर्नुको सट्टा TensorFlow अनुमानकमा रूपान्तरण गर्ने फाइदा के छ?
जब यो मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्ने कुरा आउँछ, Keras र TensorFlow दुवै लोकप्रिय फ्रेमवर्कहरू हुन् जसले कार्यक्षमता र क्षमताहरूको दायरा प्रस्ताव गर्दछ। जबकि TensorFlow गहिरो सिकाइ मोडेलहरू निर्माण र प्रशिक्षणको लागि एक शक्तिशाली र लचिलो पुस्तकालय हो, Keras ले उच्च-स्तर API प्रदान गर्दछ जसले तंत्रिका नेटवर्कहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। केही अवस्थामा, यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, अनुमानकर्ताको साथ केरा मापन गर्दै
BigQuery ML मा मोडेल प्रयोग गरेर भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गरिने प्रकार्य के हो?
BigQuery ML मा मोडेल प्रयोग गरेर भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गरिने प्रकार्यलाई `ML.PREDICT` भनिन्छ। BigQuery ML गुगल क्लाउड प्लेटफर्म द्वारा प्रदान गरिएको एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई मानक SQL प्रयोग गरी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्न र प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। `ML.PREDICT` प्रकार्यको साथ, प्रयोगकर्ताहरूले आफ्ना प्रशिक्षित मोडेलहरू नयाँ डेटामा लागू गर्न र भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न सक्छन्।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, BigQuery ML - मानक SQL को साथ मेसिन लर्निङ, परीक्षा समीक्षा
तपाईं BigQuery ML मा मोडेलको प्रशिक्षण तथ्याङ्क कसरी जाँच गर्न सक्नुहुन्छ?
BigQuery ML मा मोडेलको प्रशिक्षण तथ्याङ्कहरू जाँच गर्न, तपाईंले प्लेटफर्मद्वारा प्रदान गरिएको अन्तर्निहित कार्यहरू र दृश्यहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। BigQuery ML एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई डेटा विश्लेषकहरू र वैज्ञानिकहरूको लागि पहुँचयोग्य र प्रयोगकर्ता-मैत्री बनाउँदै मानक SQL प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ कार्यहरू गर्न अनुमति दिन्छ। एक पटक तपाईंले तालिम प्राप्त गरेपछि ए
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, BigQuery ML - मानक SQL को साथ मेसिन लर्निङ, परीक्षा समीक्षा
BigQuery ML मा मोडेल स्टेटमेन्ट सिर्जना गर्ने उद्देश्य के हो?
BigQuery ML मा CREATE MODEL कथनको उद्देश्य Google Cloud को BigQuery प्लेटफर्ममा मानक SQL प्रयोग गरी मेसिन लर्निङ मोडेल सिर्जना गर्नु हो। यो कथनले प्रयोगकर्ताहरूलाई जटिल कोडिङ वा बाह्य उपकरणहरूको प्रयोग बिना नै मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई तालिम दिन र प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ। CREATE MODEL कथन प्रयोग गर्दा, प्रयोगकर्ताहरू
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, BigQuery ML - मानक SQL को साथ मेसिन लर्निङ, परीक्षा समीक्षा
तपाईं BigQuery ML कसरी पहुँच गर्न सक्नुहुन्छ?
BigQuery ML पहुँच गर्न, तपाईंले आफ्नो Google क्लाउड परियोजना सेटअप गर्ने, आवश्यक API हरू सक्षम गर्ने, BigQuery डेटासेट सिर्जना गर्ने र अन्तमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई तालिम दिन र मूल्याङ्कन गर्न SQL क्वेरीहरू कार्यान्वयन गर्ने चरणहरूको शृङ्खला पालना गर्नुपर्छ। पहिले, तपाईंले गुगल क्लाउड परियोजना सिर्जना गर्न वा अवस्थित एक प्रयोग गर्न आवश्यक छ। यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, BigQuery ML - मानक SQL को साथ मेसिन लर्निङ, परीक्षा समीक्षा
BigQuery ML द्वारा समर्थित तीन प्रकारका मेसिन लर्निङ मोडेलहरू के के हुन्?
BigQuery ML Google Cloud द्वारा प्रस्ताव गरिएको एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई BigQuery मा मानक SQL प्रयोग गरी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू बनाउन र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। यसले BigQuery वातावरण भित्र मेसिन लर्निङ क्षमताहरूको सिमलेस एकीकरण प्रदान गर्दछ, डाटा आवागमन वा जटिल डेटा प्रिप्रोसेसिङको आवश्यकतालाई हटाउँदै। BigQuery ML सँग काम गर्दा, त्यहाँ छन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, BigQuery ML - मानक SQL को साथ मेसिन लर्निङ, परीक्षा समीक्षा
Kubeflow ले कसरी प्रशिक्षित मोडेलहरूको सजिलो साझेदारी र तैनाती सक्षम गर्दछ?
Kubeflow, एक खुला स्रोत प्लेटफर्मले कन्टेनराइज्ड एप्लिकेसनहरू प्रबन्ध गर्न Kubernetes को शक्ति प्रयोग गरेर प्रशिक्षित मोडेलहरूको निर्बाध साझेदारी र तैनातीलाई सुविधा दिन्छ। Kubeflow को साथ, प्रयोगकर्ताहरूले सजिलैसँग आफ्नो मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरू, आवश्यक निर्भरताहरू सहित, कन्टेनरहरूमा प्याकेज गर्न सक्छन्। यी कन्टेनरहरू त्यसपछि साझा गर्न सकिन्छ र विभिन्न वातावरणहरूमा तैनात गर्न सकिन्छ, यसलाई सुविधाजनक बनाउँदै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Kubeflow - Kubernetes मा मेसिन शिक्षा, परीक्षा समीक्षा
Google Kubernetes Engine (GKE) मा Kubeflow स्थापना गर्नुका फाइदाहरू के हुन्?
गुगल Kubernetes इन्जिन (GKE) मा Kubeflow स्थापना गर्नाले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। Kubeflow Kubernetes को शीर्ष मा निर्मित एक खुला-स्रोत प्लेटफर्म हो, जसले मेसिन लर्निङ कार्यभारहरू चलाउनको लागि स्केलेबल र पोर्टेबल वातावरण प्रदान गर्दछ। GKE, अर्कोतर्फ, गुगल क्लाउड द्वारा व्यवस्थित Kubernetes सेवा हो जसले परिनियोजनलाई सरल बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Kubeflow - Kubernetes मा मेसिन शिक्षा, परीक्षा समीक्षा