न्यूरल नेटवर्क भनेको के हो?
एक न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क को संरचना र कार्य द्वारा प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मोडेल हो। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको आधारभूत भाग हो, विशेष गरी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा। तंत्रिका नेटवर्कहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरूलाई प्रशोधन गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, तिनीहरूलाई भविष्यवाणी गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न र समाधान गर्न अनुमति दिँदै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
डेटा प्रतिनिधित्व गर्ने सुविधाहरू संख्यात्मक ढाँचामा हुनुपर्छ र सुविधा स्तम्भहरूमा व्यवस्थित हुनुपर्छ?
मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटाको सन्दर्भमा, डेटाको प्रतिनिधित्वले सिक्ने प्रक्रियाको सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। विशेषताहरू, जो व्यक्तिगत मापन योग्य गुणहरू वा डेटाका विशेषताहरू हुन्, सामान्यतया सुविधा स्तम्भहरूमा व्यवस्थित हुन्छन्। जबकि यो छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
मेसिन लर्निङमा सिक्ने दर के हो?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा सिक्ने दर एउटा महत्त्वपूर्ण मोडेल ट्युनिङ प्यारामिटर हो। यसले अघिल्लो प्रशिक्षण चरणबाट प्राप्त जानकारीको आधारमा प्रत्येक प्रशिक्षण चरण पुनरावृत्तिमा चरण आकार निर्धारण गर्दछ। सिकाइ दर समायोजन गरेर, हामी मोडेलले तालिम डेटाबाट सिक्ने दरलाई नियन्त्रण गर्न सक्छौं र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
के प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीच सामान्यतया सिफारिस गरिएको डाटा विभाजन 80% देखि 20% को नजिक हुन्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीचको सामान्य विभाजन निश्चित छैन र विभिन्न कारकहरूको आधारमा भिन्न हुन सक्छ। यद्यपि, यो सामान्यतया प्रशिक्षणको लागि डेटाको महत्त्वपूर्ण भाग आवंटित गर्न सिफारिस गरिन्छ, सामान्यतया लगभग 70-80%, र बाँकी भाग मूल्याङ्कनका लागि आरक्षित गर्नुहोस्, जुन लगभग 20-30% हुनेछ। यो विभाजन सुनिश्चित गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
क्लाउडमा पठाइएका नतिजाहरूसँग स्थानीय रूपमा चलिरहेको अवस्थित मोडेलहरूलाई हाइब्रिड सेटअपमा ML मोडेलहरू कसरी चलाउने?
हाइब्रिड सेटअपमा चलिरहेको मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरू, जहाँ अवस्थित मोडेलहरू स्थानीय रूपमा कार्यान्वयन गरिन्छ र तिनीहरूको नतिजाहरू क्लाउडमा पठाइन्छ, लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र लागत-प्रभावकारिताको सन्दर्भमा धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्न सक्छ। यस दृष्टिकोणले स्थानीय र क्लाउड-आधारित कम्प्युटिङ स्रोतहरू दुवैको शक्तिको लाभ उठाउँछ, जसले संस्थाहरूलाई उनीहरूको अवस्थित पूर्वाधारहरू प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
Kaggle कर्नेलमा कस्ता प्रकारका प्रयोगकर्ताहरू छन्?
Kaggle कर्नेल्स एक अनलाइन प्लेटफर्म हो जसले कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेसिन लर्निङका विभिन्न पक्षहरूमा रुचि राख्ने प्रयोगकर्ताहरूको विस्तृत श्रृंखलालाई पूरा गर्छ। Kaggle कर्नेल को प्रयोगकर्ता आधार विविध छ र क्षेत्र मा शुरुवात र विशेषज्ञ दुवै समावेश छ। यो प्लेटफर्मले एक सहयोगी वातावरणको रूपमा कार्य गर्दछ जहाँ प्रयोगकर्ताहरूले साझेदारी गर्न, अन्वेषण गर्न र निर्माण गर्न सक्छन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, Kaggle कर्नेलको परिचय
वितरण गरिएको तालिमका बेफाइदाहरू के हुन्?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा वितरित प्रशिक्षणले हालैका वर्षहरूमा धेरै कम्प्युटिङ स्रोतहरू प्रयोग गरेर प्रशिक्षण प्रक्रियालाई तीव्र पार्ने क्षमताको कारणले महत्त्वपूर्ण ध्यान प्राप्त गरेको छ। यद्यपि, यो स्वीकार गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि वितरित प्रशिक्षणसँग सम्बन्धित धेरै हानिहरू पनि छन्। विस्तृत रूपमा यी कमजोरीहरू अन्वेषण गरौं, विस्तृत प्रदान गर्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण वितरण
NLG को बेफाइदा के हो?
प्राकृतिक भाषा जेनेरेसन (NLG) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एक उपक्षेत्र हो जसले संरचित डेटामा आधारित मानव-जस्तो पाठ वा वाणी उत्पन्न गर्नमा केन्द्रित हुन्छ। जबकि NLG ले महत्त्वपूर्ण ध्यान प्राप्त गरेको छ र विभिन्न डोमेनहरूमा सफलतापूर्वक लागू गरिएको छ, यो स्वीकार गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि यस प्रविधिसँग सम्बन्धित धेरै बेफाइदाहरू छन्। केही अन्वेषण गरौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, प्राकृतिक भाषा उत्पादन
AI मोडेलमा ठूलो डाटा कसरी लोड गर्ने?
एआई मोडेलमा ठूलो डाटा लोड गर्नु मेसिन लर्निङ मोडेलहरू तालिम दिने प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण कदम हो। यसले सही र अर्थपूर्ण नतिजाहरू सुनिश्चित गर्न डेटाको ठूलो मात्रालाई कुशलतापूर्वक र प्रभावकारी रूपमा ह्यान्डल गर्न समावेश गर्दछ। हामी AI मोडेलमा ठूलो डाटा लोड गर्ने विभिन्न चरणहरू र प्रविधिहरू अन्वेषण गर्नेछौं, विशेष गरी Google को प्रयोग गरेर।
नमुना सेवा गर्नुको अर्थ के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को सन्दर्भमा मोडेल सेवा गर्नु भनेको उत्पादन वातावरणमा भविष्यवाणी गर्न वा अन्य कार्यहरू गर्नको लागि प्रशिक्षित मोडेल उपलब्ध गराउने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यसले सर्भर वा क्लाउड पूर्वाधारमा मोडेल डिप्लोय गर्ने समावेश गर्दछ जहाँ यसले इनपुट डेटा प्राप्त गर्न सक्छ, यसलाई प्रशोधन गर्न सक्छ, र इच्छित आउटपुट उत्पन्न गर्न सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा