केरास मोडेलहरूले टेन्सरफ्लो अनुमानकहरूलाई कसरी प्रतिस्थापन गर्छन्?
टेन्सरफ्लो एस्टिमेटरबाट केरास मोडेलमा भएको संक्रमणले मेसिन लर्निङ मोडेल सिर्जना, तालिम र तैनाथीको कार्यप्रवाह र प्रतिमानमा महत्त्वपूर्ण विकासलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, विशेष गरी टेन्सरफ्लो र गुगल क्लाउड इकोसिस्टम भित्र। यो परिवर्तन एपीआई प्राथमिकतामा मात्र परिवर्तन होइन तर पहुँच, लचिलोपन र आधुनिकको एकीकरणमा व्यापक प्रवृत्तिहरू प्रतिबिम्बित गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
Jupyter नोटबुकको साथ विशिष्ट पाइथन वातावरण कसरी कन्फिगर गर्ने?
जुपिटर नोटबुकसँग प्रयोगको लागि विशिष्ट पाइथन वातावरण कन्फिगर गर्नु डेटा विज्ञान, मेसिन लर्निङ, र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स कार्यप्रवाहहरूमा एक आधारभूत अभ्यास हो, विशेष गरी जब गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ (एआई प्लेटफर्म) स्रोतहरू प्रयोग गरिन्छ। यो प्रक्रियाले पुनरुत्पादन, निर्भरता व्यवस्थापन, र परियोजना वातावरणको अलगाव सुनिश्चित गर्दछ। निम्न व्यापक गाइडले कन्फिगरेसन चरणहरू, तर्क, र उत्तमलाई सम्बोधन गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, Jupyter संग काम गर्दै
टेन्सरफ्लो सर्भिङ कसरी प्रयोग गर्ने?
टेन्सरफ्लो सर्भिङ भनेको गुगलद्वारा उत्पादन वातावरणमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू, विशेष गरी टेन्सरफ्लो प्रयोग गरेर निर्मित मोडेलहरू सेवा गर्न विकसित गरिएको खुला-स्रोत प्रणाली हो। यसको प्राथमिक उद्देश्य समान सर्भर आर्किटेक्चर र एपीआईहरू कायम राख्दै नयाँ एल्गोरिदमहरू र प्रयोगहरू तैनाथ गर्न लचिलो, उच्च-प्रदर्शन सर्भिङ प्रणाली प्रदान गर्नु हो। यो ढाँचा मोडेल तैनाथीको लागि व्यापक रूपमा अपनाइएको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
Classifier.export_saved_model के हो र यसलाई कसरी प्रयोग गर्ने?
`Classifier.export_saved_model` प्रकार्य सामान्यतया TensorFlow-आधारित मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहहरूमा पाइने विधि हो, विशेष गरी उत्पादन वातावरणमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू तैनाथ गर्ने प्रक्रियासँग सम्बन्धित, जस्तै Google Cloud को सर्भरलेस प्लेटफर्महरू (उदाहरणका लागि, AI प्लेटफर्म भविष्यवाणी)। यो विधि बुझ्नको लागि TensorFlow फ्रेमवर्क, SavedModel ढाँचा, र निर्यातको लागि उत्तम अभ्यासहरूसँग परिचित हुनु आवश्यक छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
प्रतिगमनलाई किन बारम्बार भविष्यसूचकको रूपमा प्रयोग गरिन्छ?
इनपुट सुविधाहरूको आधारमा निरन्तर परिणामहरूको मोडेल र पूर्वानुमान गर्ने यसको आधारभूत क्षमताको कारणले गर्दा मेसिन लर्निङ भित्र रिग्रेसनलाई सामान्यतया भविष्यसूचकको रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो भविष्यसूचक क्षमता रिग्रेसन विश्लेषणको गणितीय र सांख्यिकीय सूत्रीकरणमा आधारित छ, जसले चरहरू बीचको सम्बन्धको अनुमान गर्दछ। मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, र विशेष गरी गुगलमा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
के मेसिन लर्निङको लागि लाग्रेन्ज मल्टिप्लायर र क्वाड्र्याटिक प्रोग्रामिङ प्रविधिहरू सान्दर्भिक छन्?
मेसिन लर्निङमा सफल हुनको लागि Lagrange गुणक र क्वाड्र्याटिक प्रोग्रामिङ प्रविधिहरू सिक्नु आवश्यक छ कि छैन भन्ने प्रश्नले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको गहिराइ, फोकस र प्रकृतिमा निर्भर गर्दछ जुन उसले पछ्याउन चाहन्छ। धेरै परिचयात्मक पाठ्यक्रमहरूमा उल्लिखित मेसिन लर्निङको सात-चरण प्रक्रियामा समस्या परिभाषित गर्ने, डेटा सङ्कलन गर्ने, तयारी गर्ने समावेश छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
के मेसिन लर्निङ प्रक्रियाको क्रममा एक भन्दा बढी मोडेलहरू लागू गर्न सकिन्छ?
मेसिन लर्निङ प्रक्रियाको क्रममा एकभन्दा बढी मोडेलहरू लागू गर्न सकिन्छ कि सकिँदैन भन्ने प्रश्न अत्यन्तै सान्दर्भिक छ, विशेष गरी वास्तविक-विश्व डेटा विश्लेषण र भविष्यसूचक मोडेलिङको व्यावहारिक सन्दर्भ भित्र। धेरै मोडेलहरूको प्रयोग सम्भव मात्र छैन तर अनुसन्धान र उद्योग दुवैमा व्यापक रूपमा अनुमोदित अभ्यास पनि हो। यो दृष्टिकोण उत्पन्न हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
के मेसिन लर्निङले परिदृश्य अनुसार कुन एल्गोरिथम प्रयोग गर्ने भनेर अनुकूलन गर्न सक्छ?
मेसिन लर्निङ (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता भित्रको एउटा यस्तो विषय हो जुन प्रत्येक कार्यको लागि स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरीकन डेटाबाट सिक्न र समयसँगै तिनीहरूको कार्यसम्पादन सुधार गर्न सक्षम प्रणालीहरू निर्माणमा केन्द्रित हुन्छ। मेसिन लर्निङको एउटा केन्द्रीय पक्ष एल्गोरिथ्म चयन हो: कुनै विशेष समस्या वा परिदृश्यको लागि कुन सिकाइ एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्ने भनेर छनौट गर्नु। यो चयन
कुनै प्रोग्रामिङ पृष्ठभूमि बिना नै एक पूर्ण शुरुवातकर्ताको लागि चरण-दर-चरण तरिकाले GUI कन्सोल प्रयोग गरेर नि:शुल्क टियर/परीक्षण प्रयोग गरेर गुगल एआई प्लेटफर्ममा सबैभन्दा आधारभूत शिक्षात्मक एआई मोडेल प्रशिक्षण र तैनाथीको सबैभन्दा सरल मार्ग के हो?
वेब-आधारित GUI मार्फत गुगल एआई प्लेटफर्म प्रयोग गरेर आधारभूत एआई मोडेललाई तालिम दिन र तैनाथ गर्न, विशेष गरी कुनै प्रोग्रामिङ पृष्ठभूमि बिना पूर्ण शुरुआतीको रूपमा, गुगल क्लाउडको भर्टेक्स एआई वर्कबेन्च र अटोएमएल (अहिले भर्टेक्स एआईको अंश) सुविधाहरू प्रयोग गर्नु उचित हुन्छ। यी उपकरणहरू विशेष गरी कोडिङ अनुभव नभएका प्रयोगकर्ताहरूको लागि डिजाइन गरिएका हुन्।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलमा GCP कन्सोलको GUI इन्टरफेस मार्फत गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा सरल एआई मोडेललाई व्यावहारिक रूपमा कसरी तालिम दिने र तैनाथ गर्ने?
गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्मले गुगल क्लाउडको बलियो पूर्वाधार प्रयोग गरेर स्केलमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण, तालिम र तैनाथ गर्न एक व्यापक वातावरण प्रदान गर्दछ। गुगल क्लाउड कन्सोलको GUI प्रयोग गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले कमाण्ड-लाइन उपकरणहरूसँग प्रत्यक्ष अन्तर्क्रिया नगरी मोडेल विकासको लागि कार्यप्रवाहहरू व्यवस्थित गर्न सक्छन्। तलको चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलले कसरी गर्ने भनेर देखाउँछ।