के त्यहाँ कुनै एन्ड्रोइड मोबाइल अनुप्रयोग छ जुन गुगल क्लाउड प्लेटफर्मको व्यवस्थापनको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ?
हो, त्यहाँ धेरै एन्ड्रोइड मोबाइल अनुप्रयोगहरू छन् जुन Google क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) व्यवस्थापन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यी एप्लिकेसनहरूले विकासकर्ताहरू र प्रणाली प्रशासकहरूलाई तिनीहरूको क्लाउड स्रोतहरू मोनिटर गर्न, व्यवस्थापन गर्न र समस्या निवारण गर्न लचिलोपन प्रदान गर्दछ। यस्तै एउटा एप आधिकारिक गुगल क्लाउड कन्सोल एप हो, गुगल प्ले स्टोरमा उपलब्ध छ। द
गुगल क्लाउड प्लेटफर्म व्यवस्थापन गर्ने तरिकाहरू के हुन्?
Google क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) को प्रबन्धनमा संसाधनहरू कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्न, कार्यसम्पादनको अनुगमन गर्न र सुरक्षा र अनुपालन सुनिश्चित गर्न विभिन्न उपकरण र प्रविधिहरू प्रयोग गर्नु समावेश छ। त्यहाँ GCP लाई प्रभावकारी रूपमा व्यवस्थापन गर्ने धेरै तरिकाहरू छन्, प्रत्येकले विकास र व्यवस्थापन जीवनचक्रमा एक विशेष उद्देश्य प्रदान गर्दछ। 1. गुगल क्लाउड कन्सोल: गुगल क्लाउड कन्सोल वेब-आधारित हो
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, भूमिका, GCP विकासकर्ता र व्यवस्थापन उपकरणहरू
केरास TFlearn भन्दा राम्रो डीप लर्निंग टेन्सरफ्लो लाइब्रेरी हो?
Keras र TFlearn TensorFlow को शीर्षमा निर्मित दुई लोकप्रिय गहिरो सिकाइ पुस्तकालयहरू हुन्, Google द्वारा विकसित मेसिन लर्निङको लागि एक शक्तिशाली खुला स्रोत पुस्तकालय। जबकि Keras र TFlearn दुबैले तंत्रिका सञ्जालहरू निर्माण गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउने लक्ष्य राखेका छन्, त्यहाँ दुई बीचको भिन्नताहरू छन् जसले विशिष्ट आधारमा एउटा राम्रो छनौट गर्न सक्छ।
TensorFlow 2.0 र पछि, सत्रहरू अब सीधै प्रयोग गरिने छैन। तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न कुनै कारण छ?
TensorFlow 2.0 र पछिका संस्करणहरूमा, सत्रहरूको अवधारणा, जुन TensorFlow को अघिल्लो संस्करणहरूमा एक आधारभूत तत्व थियो, हटाइएको छ। TensorFlow 1.x मा ग्राफहरू वा ग्राफका भागहरू कार्यान्वयन गर्न सत्रहरू प्रयोग गरिन्थ्यो, गणना कहिले र कहाँ हुन्छ भनेर नियन्त्रण गर्न अनुमति दिँदै। यद्यपि, TensorFlow 2.0 को परिचय संग, उत्सुक कार्यान्वयन भयो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow, टेन्सरफ्लो आधारभूतहरू
Google Vision API मा वस्तु पहिचानका लागि केही पूर्वनिर्धारित कोटीहरू के हुन्?
गुगल भिजन एपीआई, गुगल क्लाउडको मेसिन लर्निङ क्षमताहरूको एक भाग हो, ले वस्तु पहिचान सहित उन्नत छवि बुझ्ने कार्यक्षमताहरू प्रदान गर्दछ। वस्तु पहिचानको सन्दर्भमा, एपीआईले छविहरू भित्र वस्तुहरू सही रूपमा पहिचान गर्न पूर्वनिर्धारित कोटीहरूको सेट प्रयोग गर्दछ। यी पूर्वनिर्धारित कोटिहरूले API को मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई वर्गीकरण गर्न सन्दर्भ बिन्दुहरूको रूपमा सेवा गर्दछ
भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
भेक्टरको रूपमा शब्द प्रतिनिधित्वहरू कल्पना गर्नको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू असाइन गर्नको लागि एम्बेडिङ तहको प्रयोग गर्न, हामीले शब्द इम्बेडिङहरू र तंत्रिका नेटवर्कहरूमा तिनीहरूको अनुप्रयोगको आधारभूत अवधारणाहरू खोल्न आवश्यक छ। शब्द इम्बेडिङहरू निरन्तर भेक्टर स्पेसमा शब्दहरूको घना भेक्टर प्रतिनिधित्वहरू हुन् जसले शब्दहरू बीचको सिमान्टिक सम्बन्धहरू क्याप्चर गर्दछ। यी इम्बेडिङहरू हुन्
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, न्यूरल संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क ओभरभ्यू
CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
अधिकतम पूलिङ कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) मा एक महत्वपूर्ण अपरेशन हो जसले विशेषता निकासी र आयाम घटाउनमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। छवि वर्गीकरण कार्यहरूको सन्दर्भमा, सुविधा नक्साहरूलाई डाउनसम्पल गर्न कन्भोलुसनल लेयरहरू पछि अधिकतम पूलिङ लागू गरिन्छ, जसले कम्प्युटेसनल जटिलता कम गर्दै महत्त्वपूर्ण सुविधाहरू कायम राख्न मद्दत गर्दछ। प्राथमिक उद्देश्य
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो.जेएस, टेन्सरफ्लो प्रयोग गरी कपडाको छवि वर्गीकृत गर्न
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
छवि पहिचान कार्यहरूमा लागू हुने कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) प्रक्रियामा फिचर एक्स्ट्र्याक्सन एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो। CNNs मा, सुविधा निकासी प्रक्रियाले सही वर्गीकरणको लागि इनपुट छविहरूबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरूको निकासी समावेश गर्दछ। यो प्रक्रिया अत्यावश्यक छ किनकि छविहरूबाट कच्चा पिक्सेल मानहरू वर्गीकरण कार्यहरूका लागि सीधै उपयुक्त छैनन्। द्वारा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो.जेएस, टेन्सरफ्लो प्रयोग गरी कपडाको छवि वर्गीकृत गर्न
के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको दायरामा, एसिन्क्रोनस लर्निंग प्रकार्यहरूको उपयोग पूर्ण आवश्यकता होइन, तर यसले मोडेलहरूको कार्यसम्पादन र दक्षतालाई उल्लेखनीय रूपमा वृद्धि गर्न सक्छ। एसिंक्रोनस लर्निंग प्रकार्यहरूले गणनाहरू प्रदर्शन गर्न अनुमति दिएर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रशिक्षण प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण प्रदर्शन गर्न एक न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्दै
TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
TensorFlow Keras Tokenizer API ले पाठ डेटाको कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) कार्यहरूमा एक महत्त्वपूर्ण चरण। TensorFlow Keras मा Tokenizer दृष्टान्त कन्फिगर गर्दा, सेट गर्न सकिने मापदण्डहरू मध्ये एक `num_words` प्यारामिटर हो, जसले फ्रिक्वेन्सीको आधारमा राखिने शब्दहरूको अधिकतम संख्या निर्दिष्ट गर्दछ।