क्लासिफायरियर क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक क्लासिफायरियर एक मॉडल है जिसे किसी दिए गए इनपुट डेटा बिंदु की श्रेणी या वर्ग की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह पर्यवेक्षित शिक्षण में एक मौलिक अवधारणा है, जहां एल्गोरिदम अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखता है। विभिन्न अनुप्रयोगों में क्लासिफायर का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है
क्या TensorBoard को ऑनलाइन इस्तेमाल किया जा सकता है?
हाँ, कोई मशीन लर्निंग मॉडल को विज़ुअलाइज़ करने के लिए TensorBoard का ऑनलाइन उपयोग कर सकता है। TensorBoard एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो Google द्वारा विकसित एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क TensorFlow के साथ आता है। यह आपको अपने मशीन लर्निंग मॉडल के विभिन्न पहलुओं को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है, जैसे मॉडल ग्राफ़, प्रशिक्षण मेट्रिक्स और एम्बेडिंग। इनकी कल्पना करके
क्या कोई वितरित एमएल मॉडल प्रशिक्षण का उपयोग करते समय सीएमएलई मॉडल परिनियोजन के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का उपयोग यह परिभाषित करने के लिए कर सकता है कि प्रशिक्षण में कितनी मशीनों का उपयोग किया जाएगा?
Google क्लाउड एआई प्लेटफ़ॉर्म पर वितरित मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल प्रशिक्षण का उपयोग करते समय, आप वास्तव में प्रशिक्षण में उपयोग की जाने वाली मशीनों की संख्या को परिभाषित करने के लिए सीएमएलई (क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन) मॉडल परिनियोजन के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, उपयोग की जाने वाली मशीनों के प्रकार को सीधे परिभाषित करना संभव नहीं है। में
टीएफएक्स में पुशर घटक के लिए तैनाती लक्ष्य क्या हैं?
टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) में पुशर घटक टीएफएक्स पाइपलाइन का एक मूलभूत हिस्सा है जो विभिन्न लक्ष्य वातावरणों में प्रशिक्षित मॉडलों की तैनाती को संभालता है। टीएफएक्स में पुशर घटक के लिए तैनाती लक्ष्य विविध और लचीले हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर अपने मॉडल को विभिन्न प्लेटफार्मों पर तैनात कर सकते हैं। इस में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow विस्तारित (TFX), वितरित प्रसंस्करण और घटकों, परीक्षा समीक्षा
ऑटोएमएल ट्रांसलेशन से प्रशिक्षित कस्टम अनुवाद मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए BLEU स्कोर का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
मशीन अनुवाद मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए BLEU स्कोर व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मीट्रिक है। यह मशीन-जनित अनुवाद और एक या अधिक संदर्भ अनुवादों के बीच समानता को मापता है। ऑटोएमएल अनुवाद के साथ प्रशिक्षित एक कस्टम अनुवाद मॉडल के संदर्भ में, BLEU स्कोर गुणवत्ता और प्रभावशीलता में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है
ऑटोएमएल अनुवाद के साथ एक कस्टम अनुवाद मॉडल बनाने में क्या कदम शामिल हैं?
ऑटोएमएल ट्रांसलेशन के साथ एक कस्टम अनुवाद मॉडल बनाने में चरणों की एक श्रृंखला शामिल होती है जो उपयोगकर्ताओं को विशेष रूप से उनकी अनुवाद आवश्यकताओं के अनुरूप मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाती है। ऑटोएमएल ट्रांसलेशन Google क्लाउड एआई प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली टूल है जो उच्च गुणवत्ता वाले अनुवाद मॉडल बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाता है। इस उत्तर में,
अनुवाद एपीआई में उन्नत शब्दावली सुविधा का उद्देश्य क्या है?
Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म के अनुवाद एपीआई में उन्नत शब्दावली सुविधा मशीन अनुवाद आउटपुट की सटीकता और गुणवत्ता को बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करती है। यह सुविधा उपयोगकर्ताओं को उन शब्दों की एक कस्टम शब्दावली प्रदान करने की अनुमति देती है जो उनके डोमेन या उद्योग के लिए विशिष्ट हैं, जिससे अनुवाद मॉडल इन शब्दों को बेहतर ढंग से समझने और अनुवाद करने में सक्षम हो जाता है।
लगातार डिस्क पर ब्लॉक आकार का चुनाव विभिन्न उपयोग मामलों के लिए इसके प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करता है?
उत्पादक डेटा विज्ञान के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग (ML) और Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते समय लगातार डिस्क पर ब्लॉक आकार का चुनाव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए इसके प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। ब्लॉक आकार निश्चित आकार के टुकड़ों को संदर्भित करता है जिसमें डेटा संग्रहीत होता है
AI प्लेटफ़ॉर्म प्रशिक्षण में AI प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र और हाइपरट्यून के बीच क्या अंतर है?
एआई प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र और हाइपरट्यून मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण को अनुकूलित करने के लिए Google क्लाउड एआई प्लेटफ़ॉर्म द्वारा पेश की जाने वाली दो अलग-अलग विशेषताएं हैं। हालाँकि दोनों का लक्ष्य मॉडल प्रदर्शन में सुधार करना है, लेकिन वे अपने दृष्टिकोण और कार्यक्षमता में भिन्न हैं। एआई प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़र एक ऐसी सुविधा है जो सर्वोत्तम सेट खोजने के लिए स्वचालित रूप से हाइपरपैरामीटर स्पेस की खोज करती है
पाइपलाइन डैशबोर्ड यूआई आपकी पाइपलाइनों और रन की प्रगति को प्रबंधित और ट्रैक करने के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस कैसे प्रदान करता है?
Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म में पाइपलाइन डैशबोर्ड यूआई उपयोगकर्ताओं को उनकी पाइपलाइनों और रन की प्रगति को प्रबंधित करने और ट्रैक करने के लिए एक उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस प्रदान करता है। यह इंटरफ़ेस एआई प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइनों के साथ काम करने की प्रक्रिया को सरल बनाने और उपयोगकर्ताओं को अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की कुशलतापूर्वक निगरानी और नियंत्रण करने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। निम्न में से एक