मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहमा सात चरणहरू के के हुन्?
मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकास र प्रयोगलाई मार्गदर्शन गर्ने सातवटा आवश्यक चरणहरू हुन्छन्। यी चरणहरू मोडेलहरूको शुद्धता, दक्षता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छन्। यस जवाफमा, हामी यी प्रत्येक चरणहरू विस्तृत रूपमा अन्वेषण गर्नेछौं, मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहको विस्तृत बुझाइ प्रदान गर्दै। चरण
तपाईं विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ "छिटो, आकर्षित!" तपाईंको आफ्नै अनुकूलन छवि वर्ग सिर्जना गरेर dataset?
हो, तपाईं विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ "छिटो, आकर्षित!" तपाईंको आफ्नै अनुकूलन छवि वर्ग सिर्जना गरेर dataset। "छिटो, आकर्षित!" डाटासेट संसारभरका प्रयोगकर्ताहरूले बनाएका लाखौं रेखाचित्रहरूको सङ्ग्रह हो। यो Google द्वारा प्रशिक्षण मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि डेटा सङ्कलन गर्ने तरिकाको रूपमा सिर्जना गरिएको थियो। डेटासेटमा 345 विभिन्न वर्गहरू छन्,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Google Quick Draw - डूडल डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
कसरी "छिटो, आकर्षित!" Facets प्रयोग गरेर डाटासेट कल्पना गर्न सकिन्छ?
"छिटो, आकर्षित!" Google द्वारा उपलब्ध गराइएको डेटासेटले विश्वभरका प्रयोगकर्ताहरूले बनाएको डूडलहरूको विशाल संग्रह प्रदान गर्दछ। Facets, एक शक्तिशाली डेटा भिजुअलाइजेशन उपकरण प्रयोग गरेर यस डेटासेटको दृश्यावलोकनले डूडलहरूको वितरण र विशेषताहरूमा बहुमूल्य अन्तरदृष्टि प्रदान गर्न सक्छ। यस जवाफमा, हामी "Quick, Draw!" लाई कसरी कल्पना गर्ने भनेर अन्वेषण गर्नेछौं। डाटासेट
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Google Quick Draw - डूडल डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
"Quick, Draw!" को लागि कुन ढाँचाहरू उपलब्ध छन्? डाटासेट?
"छिटो, आकर्षित!" Google द्वारा प्रदान गरिएको डेटासेट, कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन गर्नको लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो। यस डेटासेटमा लाखौं हातले कोरिएका स्केचहरू छन्, संसारभरका प्रयोगकर्ताहरूद्वारा योगदान गरिएको। यसले विभिन्न आवश्यकताहरू र प्राथमिकताहरू समायोजन गर्न ढाँचाहरूको विस्तृत दायरा प्रदान गर्दछ। यस प्रतिक्रियामा,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Google Quick Draw - डूडल डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
स्केच-RNN मोडेल "क्विक, ड्र!" खेलमा कसरी प्रयोग गरिन्छ?
स्केच-आरएनएन मोडेलले "क्विक, ड्र!" खेलमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। किनभने यसले प्रयोगकर्ताहरूको डूडलहरूको पहिचान र व्याख्यालाई सक्षम बनाउँछ। Google द्वारा विकास गरिएको, यो मोडेलले स्केचहरू उत्पन्न गर्न र पहिचान गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs) र भेरिएशनल autoencoders (VAEs) को संयोजन प्रयोग गर्दछ। स्केच-आरएनएन मोडेलको प्राथमिक उद्देश्य सुसंगत उत्पन्न गर्नु हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Google Quick Draw - डूडल डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
खेल को उद्देश्य के हो "छिटो, आकर्षित!" गुगल द्वारा बनाईएको हो?
खेल "छिटो, आकर्षित!" गुगलद्वारा सिर्जना गरिएको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) र मेसिन लर्निङको दायरा भित्र बहुआयामिक उद्देश्य पूरा गर्दछ। यो मेसिन लर्निङका लागि गुगल उपकरणहरूको अंश हो र विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङ प्लेटफर्ममा योगदान गर्दछ। खेल आफैंमा डूडलको रूपमा डेटा सङ्कलन गर्न डिजाइन गरिएको हो
असन्तुलित डेटासेटहरू पहिचान गर्न अनुहारहरूले कसरी मद्दत गर्न सक्छ?
Facets Google द्वारा उपलब्ध गराइएको शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूसँग काम गर्दा असन्तुलित डेटासेटहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्छ। विस्तृत र सहज तरिकाले डेटाको दृश्यावलोकन गरेर, Facets ले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको डेटासेटहरू भित्र कक्षाहरूको वितरणमा मूल्यवान अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ। यसले, बारीमा, बुझ्न र सम्बोधन गर्न मद्दत गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Facts को साथ डेटा भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा
तपाईं कसरी आफ्नो डेटासेटलाई Facets मा लोड गर्न सक्नुहुन्छ?
Facets मा डेटासेट लोड गर्न, तपाईंले केही चरणहरू पालना गर्न आवश्यक छ। Facets एक शक्तिशाली उपकरण हो जुन Google द्वारा उपलब्ध गराइन्छ र तपाईंको डेटा बुझ्नको लागि। यसले तपाइँलाई अन्तरक्रियात्मक र सहज तरिकामा तपाइँको डेटासेट अन्वेषण र विश्लेषण गर्न अनुमति दिन्छ। Facets मा तपाइँको डेटासेट लोड गर्नु यसको क्षमताहरु को उपयोग मा एक महत्वपूर्ण कदम हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Facts को साथ डेटा भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा
तपाईं Facets Deep Dive को साथ के गर्न सक्नुहुन्छ?
Facets Deep Dive एउटा शक्तिशाली उपकरण हो जुन गुगलले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा डेटाको दृश्यावलोकन र विश्लेषण गर्न प्रदान गरेको हो। यसले सुविधाहरूको एक विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको डेटामा गहिरो अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न र सूचित निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउँछ। यसको सहज इन्टरफेस र व्यापक क्षमताहरु संग, Facets Deep Dive हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Facts को साथ डेटा भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा
Facets Overview ले डेटासेट बुझ्न कसरी मद्दत गर्छ?
Facets Overview Google ले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा डेटासेटहरू हेर्न र बुझ्नको लागि उपलब्ध गराएको शक्तिशाली उपकरण हो। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्न र सूचित निर्णयहरू गर्न अनुमति दिँदै डेटा अन्वेषण र विश्लेषण गर्न एक व्यापक र सहज तरिका प्रदान गर्दछ। डेटासेटको समग्र दृश्य प्रस्तुत गरेर, फेसेट्स सिंहावलोकनले सुविधा दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, Facts को साथ डेटा भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा