TensorBoard भनेको के हो?
TensorBoard मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक शक्तिशाली दृश्य उपकरण हो जुन सामान्यतया TensorFlow, Google को खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरीसँग सम्बन्धित छ। यो प्रयोगकर्ताहरूलाई भिजुअलाइजेशन उपकरणहरूको सूट प्रदान गरेर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन बुझ्न, डिबग गर्न र अनुकूलन गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको हो। TensorBoard ले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विभिन्न पक्षहरू कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
TensorFlow के हो?
TensorFlow गुगलले विकास गरेको ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो जुन आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो अनुसन्धानकर्ता र विकासकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू कुशलतापूर्वक निर्माण र प्रयोग गर्न अनुमति दिन डिजाइन गरिएको हो। TensorFlow विशेष गरी यसको लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र प्रयोगको सहजताका लागि परिचित छ, जसले यसलाई दुवैको लागि लोकप्रिय विकल्प बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
वर्गीकरणकर्ता के हो?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा एक वर्गीकरणकर्ता एक मोडेल हो जुन दिइएको इनपुट डेटा बिन्दुको वर्ग वा वर्ग भविष्यवाणी गर्न प्रशिक्षित गरिन्छ। यो पर्यवेक्षित शिक्षाको आधारभूत अवधारणा हो, जहाँ एल्गोरिदमले नदेखेको डेटामा भविष्यवाणी गर्न लेबल गरिएको प्रशिक्षण डेटाबाट सिक्छ। वर्गीकरणहरू विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
TensorFlow मा उत्सुक कार्यान्वयन एउटा मोड हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको थप सहज र अन्तरक्रियात्मक विकासको लागि अनुमति दिन्छ। यो मोडेल विकासको प्रोटोटाइपिङ र डिबगिङ चरणहरूमा विशेष गरी लाभदायक छ। TensorFlow मा, उत्सुक कार्यान्वयन भनेको परम्परागत ग्राफ-आधारित कार्यान्वयनको विपरीत, ठोस मानहरू फिर्ता गर्न तुरुन्तै कार्यहरू कार्यान्वयन गर्ने तरिका हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो इजीर मोड
कसरी स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको लागि गुगल क्लाउडमा एआई मोडेलहरू बनाउन सुरु गर्न सकिन्छ?
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङको प्रयोग गरेर सर्भरलेस प्रेडिक्शनहरू स्केलमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मोडेलहरू सिर्जना गर्ने यात्रामा लाग्नको लागि, धेरै मुख्य चरणहरू समावेश गर्ने संरचित दृष्टिकोणको पालना गर्नुपर्छ। यी चरणहरूमा मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू बुझ्ने, गुगल क्लाउडको एआई सेवाहरूसँग परिचित गराउने, विकास वातावरण स्थापना गर्ने, तयारी गर्ने र
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
किन सत्रहरू TensorFlow 2.0 बाट उत्सुक कार्यान्वयनको पक्षमा हटाइयो?
TensorFlow 2.0 मा, उत्सुक कार्यान्वयनको पक्षमा सत्रहरूको अवधारणा हटाइएको छ, किनकि उत्सुक कार्यान्वयनले प्रक्रियालाई थप सहज र पाइथोनिक बनाउँदै तुरुन्त मूल्याङ्कन र सञ्चालनको सजिलो डिबगिङको लागि अनुमति दिन्छ। यो परिवर्तनले TensorFlow ले प्रयोगकर्ताहरूसँग कसरी सञ्चालन र अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने कुरामा महत्त्वपूर्ण परिवर्तनलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। TensorFlow 1.x मा, सत्रहरू प्रयोग गरिन्थ्यो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, टेन्सरफ्लोमा बयानहरू प्रिन्ट गर्दै
के Google Vision API ले अनुहार पहिचान सक्षम गर्दछ?
गुगल क्लाउड भिजन एपीआई एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले छविहरू भित्र अनुहारहरूको पहिचान र पहिचान सहित विभिन्न छवि विश्लेषण क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। यद्यपि, हातमा रहेको प्रश्नलाई सम्बोधन गर्न अनुहार पहिचान र अनुहार पहिचान बीचको भिन्नता स्पष्ट गर्न आवश्यक छ। फेसियल डिटेक्शन, फेस डिटेक्शन पनि भनिन्छ, को प्रक्रिया हो
मेसिन लर्निङ गर्ने एआई मोडेललाई कसरी कार्यान्वयन गर्छ?
मेसिन लर्निङ कार्यहरू गर्ने एआई मोडेल लागू गर्न, मेसिन लर्निङमा संलग्न आधारभूत अवधारणाहरू र प्रक्रियाहरू बुझ्नुपर्छ। मेसिन लर्निङ (ML) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एक उपसमूह हो जसले प्रणालीहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी अनुभवबाट सिक्न र सुधार गर्न सक्षम बनाउँछ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङले प्लेटफर्म र उपकरणहरू प्रदान गर्दछ
यदि कसैले कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा रङ छविहरू पहिचान गर्न चाहन्छ भने, के ग्रे स्केल छविहरू पुन: पहिचान गर्दा अर्को आयाम थप्नु पर्छ?
छवि पहिचानको दायरामा कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) सँग काम गर्दा, ग्रेस्केल छविहरू बनाम रङ छविहरूको प्रभावहरू बुझ्न आवश्यक छ। Python र PyTorch सँग गहिरो शिक्षाको सन्दर्भमा, यी दुई प्रकारका छविहरू बीचको भिन्नता तिनीहरूसँग भएका च्यानलहरूको संख्यामा निहित छ। रंग छविहरू, सामान्यतया
के सक्रियता प्रकार्यलाई मस्तिष्कमा न्युरोनको नक्कल गर्न सकिन्छ वा फायरिङको साथमा?
सक्रियता कार्यहरूले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, न्यूरोन सक्रिय हुनुपर्छ वा होइन भनेर निर्धारण गर्नमा मुख्य तत्वको रूपमा सेवा गर्दै। सक्रियता कार्यहरूको अवधारणालाई मानव मस्तिष्कमा न्यूरोन्सको फायरिङसँग तुलना गर्न सकिन्छ। जसरी मस्तिष्कको न्युरोन आगोमा आधारित हुन्छ वा निष्क्रिय रहन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय