EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग सर्टिफिकेशन Google क्लाउड प्लेटफॉर्म कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर आधारित सबसे उन्नत मशीन लर्निंग सिस्टम में से एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक सक्षमता कार्यक्रम है।
EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग का पाठ्यक्रम निम्न संरचना के भीतर Google क्लाउड के साथ आयोजित मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांतों और अभ्यास पर ध्यान केंद्रित करता है, इस EITC प्रमाणन के लिए संदर्भ के रूप में Google द्वारा व्यापक वीडियो उपदेशात्मक सामग्री शामिल है।
EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग के साथ आपको Google AI और Google क्लाउड के मशीन लर्निंग टूल्स के नवीनतम विकास और उनका उपयोग कैसे करें की तकनीकी से परिचित कराया जाएगा।
मशीन लर्निंग (एमएल) कंप्यूटर एल्गोरिदम का अध्ययन है जो अनुभव के माध्यम से स्वचालित रूप से सुधार करता है। इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक भाग के रूप में देखा जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नमूना डेटा के आधार पर एक मॉडल बनाते हैं, जिन्हें प्रशिक्षण डेटा के रूप में जाना जाता है, ताकि ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लिया जा सके। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि ईमेल फ़िल्टरिंग और कंप्यूटर दृष्टि, जहां आवश्यक कार्यों को करने के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम विकसित करना मुश्किल या अक्षम है।
Google क्लाउड, AI सेवाओं को प्रदान करने और उच्च-अंत मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म के रूप में प्रदर्शन करने पर अत्यधिक केंद्रित है।
Google क्लाउड AI सेवाओं में से कुछ में शामिल हैं:
- क्लाउड ऑटोएमएल - कस्टम मशीन, सीखने के मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने की सेवा। सितंबर 2018 तक, सेवा बीटा में है।
- क्लाउड टीपीयू - मशीन सीखने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Google द्वारा उपयोग किए जाने वाले त्वरक।
- क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन - मुख्यधारा के ढांचे के आधार पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और निर्माण के लिए प्रबंधित सेवा।
- क्लाउड जॉब डिस्कवरी - भर्ती की पारिस्थितिकी तंत्र के लिए Google की खोज और मशीन सीखने की क्षमताओं के आधार पर सेवा।
- डायलॉगफ़्लो एंटरप्राइज - संवादी इंटरफेस बनाने के लिए Google की मशीन लर्निंग पर आधारित विकास परिवेश।
- क्लाउड नेचुरल लैंग्वेज - Google डीप लर्निंग मॉडल पर आधारित टेक्स्ट विश्लेषण सेवा।
- क्लाउड स्पीच-टू-टेक्स्ट - मशीन लर्निंग के आधार पर टेक्स्ट कन्वर्सेशन सर्विस को स्पीच।
- क्लाउड टेक्स्ट-टू-स्पीच - मशीन लर्निंग के आधार पर टेक्स्ट टू स्पीच कन्वर्जन सेवा।
- क्लाउड ट्रांसलेशन एपीआई - हजारों उपलब्ध भाषा युग्मों के बीच गतिशील रूप से अनुवाद करने के लिए सेवा
- क्लाउड विजन एपीआई - मशीन लर्निंग के आधार पर छवि विश्लेषण सेवा
- क्लाउड वीडियो इंटेलिजेंस - मशीन विश्लेषण के आधार पर वीडियो विश्लेषण सेवा
एक उदाहरण के रूप में AutoML विज़न सुविधाओं (दृष्टि की कम्प्यूटेशनल समझ के लिए Google क्लाउड की स्वचालित मशीन सीखने) और इस EITC कार्यक्रम के एक व्यापक पाठ्यक्रम के साथ जारी रखें।
Google AI, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए समर्पित Google का एक स्थानिक विभाजन है। इसकी घोषणा Google I/O 2017 में CEO सुंदर पिचाई ने की थी। Google AI की मुख्य परियोजनाओं में शामिल हैं
- मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए क्लाउड-आधारित टीपीयू (टेनसर प्रोसेसिंग यूनिट) की सेवा।
- TensorFlow का विकास।
- TensorFlow Research Cloud शोधकर्ताओं को एक हजार क्लाउड TPUs का एक निशुल्क क्लस्टर देगा, जो इस शर्त पर मशीन लर्निंग रिसर्च करेगा कि अनुसंधान खुला स्रोत है और वे अपने निष्कर्ष डालते हैं और इसे सहकर्मी की समीक्षा की गई वैज्ञानिक पत्रिका में प्रकाशित करते हैं।
- Google कर्मचारियों द्वारा हजारों शोध प्रकाशनों को पोर्टल।
- मैजेंटा: एक गहरी शिक्षण अनुसंधान टीम रचनात्मक प्रक्रिया में एक उपकरण के रूप में मशीन सीखने की भूमिका की खोज करती है। टीम ने कलाकारों और संगीतकारों को एआई का उपयोग करके अपनी प्रक्रियाओं का विस्तार करने की अनुमति देते हुए कई ओपन सोर्स प्रोजेक्ट जारी किए हैं।
- गूलर: एक 54-क्यूबिट प्रोग्रामेबल क्वांटम प्रोसेसर।
एक और प्रोजेक्ट है Google ब्रेन। यह Google पर एक गहन सीखने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान टीम है, जिसका गठन 2010 की शुरुआत में, सूचना प्रणाली और बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग संसाधनों के साथ ओपन-एंड मशीन लर्निंग रिसर्च को मिलाकर किया गया था। Google ब्रेन प्रोजेक्ट 2011 में Google फेलो जेफ डीन, Google शोधकर्ता ग्रेग कोराडो और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर एंड्रयू एनजी के बीच एक अंशकालिक अनुसंधान सहयोग के रूप में शुरू हुआ। 2006 के बाद से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की समस्या को हल करने के लिए एनजी ने गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करने में रुचि ली थी, और 2011 में Google के क्लाउड कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के शीर्ष पर एक बड़े पैमाने पर गहन शिक्षण सॉफ्टवेयर सिस्टम, डिस्टेलिफ़ के निर्माण के लिए डीन और कोराडो के साथ सहयोग करना शुरू किया। Google ब्रेन Google X प्रोजेक्ट के रूप में शुरू हुआ और यह इतना सफल हो गया कि इसे Google में वापस कर दिया गया: एस्ट्रो टेलर ने कहा है कि Google ब्रेन ने Google X की संपूर्ण लागत का भुगतान किया। जून 2012 में, न्यूयॉर्क टाइम्स ने बताया कि 16,000 का एक क्लस्टर मानव मस्तिष्क गतिविधि के कुछ पहलुओं की नकल करने के लिए समर्पित 1,000 कंप्यूटरों में प्रोसेसर ने YouTube वीडियो पर ली गई 10 मिलियन डिजिटल छवियों के आधार पर एक बिल्ली को पहचानने के लिए सफलतापूर्वक प्रशिक्षित किया था। परियोजना के शुरुआती वर्षों के बाद से, Google ब्रेन काफी उन्नत हो गया है और Google AI उत्पादों में कई एप्लिकेशन पाता है।
प्रगति पर एक झलक पाने के लिए Google सहायक क्षमताओं के परीक्षात्मक प्रदर्शन की जाँच करें:
प्रमाणीकरण पाठ्यक्रम के बारे में विस्तार से जानने के लिए आप नीचे दी गई तालिका का विस्तार और विश्लेषण कर सकते हैं।
प्रमाणन प्रक्रिया की जांच के विवरण के लिए यह किस प्रकार काम करता है?.
पाठ्यक्रम संदर्भ संसाधन
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म दस्तावेज़ीकरण
https://cloud.google.com/docs/
Google क्लाउड कंसोल
https://console.cloud.google.com/
Google क्लाउड स्किल्स बूस्ट - मशीन लर्निंग
https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
Google क्लाउड स्किल्स बूस्ट - Google क्लाउड पर TensorFlow
https://www.cloudskillsboost.google/quests/83
Google क्लाउड क्विकलैब्स - हैंड्स-ऑन क्लाउड ट्रेनिंग
https://www.qwiklabs.com/
Google क्लाउड प्रशिक्षण
https://cloud.google.com/training/
गूगल क्लाउड प्लेटफॉर्म यूट्यूब चैनल
https://www.youtube.com/user/googlecloudplatform/videos/
Google क्लाउड AI और मशीन लर्निंग उत्पाद
https://cloud.google.com/products/ai/
Google क्लाउड एआई और मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस
https://cloud.google.com/solutions/ai/
गूगल वर्टेक्स एआई
https://cloud.google.com/vertex-ai/
गूगल टेंसरफ्लो
https://www.tensorflow.org/
EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग प्रोग्राम के लिए संपूर्ण ऑफ़लाइन स्व-शिक्षण तैयारी सामग्री एक पीडीएफ फ़ाइल में डाउनलोड करें
ईआईटीसी/एआई/जीसीएमएल प्रारंभिक सामग्री - मानक संस्करण
ईआईटीसी/एआई/जीसीएमएल प्रारंभिक सामग्री - समीक्षा प्रश्नों के साथ विस्तारित संस्करण