वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा ठूलो डेटासेट, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ भित्र, डेटाको सङ्कलनलाई जनाउँछ जुन आकार र जटिलतामा व्यापक छ। ठूलो डेटासेटको महत्त्व मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रदर्शन र शुद्धता बढाउने क्षमतामा निहित हुन्छ। जब डेटासेट ठूलो हुन्छ, यसले समावेश गर्दछ
प्राकृतिक ग्राफहरू के हुन् र तिनीहरू न्यूरल नेटवर्कलाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
प्राकृतिक ग्राफहरू वास्तविक-विश्व डेटाको ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हुन् जहाँ नोडहरूले संस्थाहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, र किनारहरूले यी संस्थाहरू बीचको सम्बन्धलाई जनाउँछ। यी ग्राफहरू सामान्यतया जटिल प्रणालीहरू जस्तै सामाजिक सञ्जालहरू, उद्धरण नेटवर्कहरू, जैविक नेटवर्कहरू, र थप मोडेल गर्न प्रयोग गरिन्छ। प्राकृतिक ग्राफहरूले डेटामा उपस्थित जटिल ढाँचाहरू र निर्भरताहरू खिच्छन्, तिनीहरूलाई विभिन्न मेसिनका लागि मूल्यवान बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण
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
पर्यवेक्षित बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भनेर कसैलाई कसरी थाहा हुन्छ?
पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ दुईवटा आधारभूत प्रकारका मेसिन लर्निङ प्रतिमानहरू हुन् जसले डेटाको प्रकृति र हातमा रहेको कार्यको उद्देश्यहरूमा आधारित फरक उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। प्रभावकारी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिजाइन गर्नको लागि सुपरिवेक्षण गरिएको तालिम बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ। यी दुई दृष्टिकोणहरू बीचको छनौट निर्भर गर्दछ
यो ट्यूटोरियल शृङ्खलाको साथ अनुसरण गर्न पाइथन 3 को आधारभूत बुझाइ किन सिफारिस गरिएको छ?
Python 3 को आधारभूत बुझाइको साथमा धेरै कारणहरूको लागि Python सँग व्यावहारिक मेसिन लर्निङमा यो ट्यूटोरियल श्रृंखलाको साथ पालना गर्न अत्यधिक सिफारिस गरिन्छ। पाइथन मेसिन लर्निङ र डाटा विज्ञानको क्षेत्रमा सबैभन्दा लोकप्रिय प्रोग्रामिङ भाषाहरू मध्ये एक हो। यो व्यापक रूपमा यसको सरलता, पठनीयता, र व्यापक पुस्तकालयहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ
TensorFlow प्रयोग गर्दा डाटा साइंस प्रक्रियामा किन डेटालाई आकार दिनु महत्त्वपूर्ण कदम हो?
TensorFlow प्रयोग गर्दा डेटा आकार दिन डेटा विज्ञान प्रक्रियामा एक आवश्यक चरण हो। यो प्रक्रियाले कच्चा डाटालाई मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमका लागि उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश गर्दछ। डेटा तयार गरी आकार दिएर, हामी यो सुनिश्चित गर्न सक्छौं कि यो एक सुसंगत र संगठित संरचनामा छ, जुन सही मोडेल प्रशिक्षणको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो.जेएस, मेशिन शिक्षाको लागि डाटासेट तयार गर्दै, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङले नयाँ उदाहरणहरूमा कसरी भविष्यवाणी गर्छ?
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू अवस्थित डाटाबाट सिकेका ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू प्रयोग गरेर नयाँ उदाहरणहरूमा भविष्यवाणी गर्न डिजाइन गरिएका छन्। क्लाउड कम्प्युटिङ र विशेष गरी गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) ल्याबहरूको सन्दर्भमा, यो प्रक्रिया क्लाउड ML इन्जिनसँगको शक्तिशाली मेसिन लर्निङद्वारा सहज हुन्छ। मेसिन लर्निङले कसरी भविष्यवाणी गर्छ भनेर बुझ्न
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP ल्याबहरू, क्लाउड एमएल ईन्जिनको साथ मेसिन शिक्षा, परीक्षा समीक्षा
क्लाउडमा मेसिन लर्निङ र डाटा विज्ञान वर्कलोडहरू चलाउनको लागि निरन्तर डिस्कहरू प्रयोग गर्दा के फाइदाहरू छन्?
पर्सिस्टेन्ट डिस्कहरू क्लाउडमा मेसिन लर्निङ र डाटा साइन्स वर्कलोडहरू चलाउनको लागि बहुमूल्य स्रोत हुन्। यी डिस्कहरूले डेटा वैज्ञानिकहरू र मेसिन लर्निङ व्यवसायीहरूको उत्पादकता र दक्षता बढाउन धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। यस जवाफमा, हामी यी फाइदाहरू विस्तारमा अन्वेषण गर्नेछौं, तिनीहरूको शिक्षात्मक मूल्यको आधारमा विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्नेछौं।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, उत्पादक डाटा विज्ञानको लागि लगातार डिस्क, परीक्षा समीक्षा
गुगल क्लाउड भण्डारण (GCS) मेसिन लर्निङ र डेटा विज्ञान कार्यभारका लागि प्रयोग गर्दा के फाइदाहरू छन्?
गुगल क्लाउड भण्डारण (GCS) ले मेसिन लर्निङ र डेटा विज्ञान कार्यभारका लागि धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। GCS एक स्केलेबल र अत्यधिक उपलब्ध वस्तु भण्डारण सेवा हो जसले ठूलो मात्रामा डाटाको लागि सुरक्षित र टिकाउ भण्डारण प्रदान गर्दछ। यसलाई अन्य गुगल क्लाउड सेवाहरूसँग सहज रूपमा एकीकृत गर्न डिजाइन गरिएको छ, यसलाई व्यवस्थापन र विश्लेषणको लागि एक शक्तिशाली उपकरण बनाउँदै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, उत्पादक डाटा विज्ञानको लागि लगातार डिस्क, परीक्षा समीक्षा
डेटा विज्ञान र मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहका सन्दर्भमा डीप लर्निङ VM प्रयोग गरी Colab लाई थप कम्प्युट पावरमा अपग्रेड गर्नु किन फाइदाजनक छ?
डिप लर्निङ VM को प्रयोग गरी थप कम्प्युट पावरसहित Colab अपग्रेड गर्नाले डेटा विज्ञान र मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहमा धेरै फाइदाहरू ल्याउन सक्छ। यो वृद्धिले अझ प्रभावकारी र छिटो गणनाको लागि अनुमति दिन्छ, प्रयोगकर्ताहरूलाई ठूला डाटासेटहरूका साथ जटिल मोडेलहरूलाई तालिम दिन र प्रयोग गर्न सक्षम पार्दै, अन्ततः सुधारिएको प्रदर्शन र उत्पादकतातर्फ अग्रसर हुन्छ। अपग्रेडको प्राथमिक फाइदाहरू मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, अधिक गणनाको साथ कोलाब अपग्रेड गर्दै, परीक्षा समीक्षा