लेबल किया गया डेटा क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के संदर्भ में और विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक लेबल किया गया डेटा, एक डेटासेट को संदर्भित करता है जिसे विशिष्ट लेबल या श्रेणियों के साथ एनोटेट या चिह्नित किया गया है। ये लेबल प्रशिक्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए जमीनी सच्चाई या संदर्भ के रूप में काम करते हैं। डेटा बिंदुओं को उनके साथ जोड़कर
क्या अनुमान भविष्यवाणी के बजाय मॉडल प्रशिक्षण का एक हिस्सा है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, यह कथन "अनुमान भविष्यवाणी के बजाय मॉडल प्रशिक्षण का एक हिस्सा है" पूरी तरह से सटीक नहीं है। मशीन लर्निंग पाइपलाइन में अनुमान और भविष्यवाणी अलग-अलग चरण हैं, प्रत्येक एक अलग उद्देश्य की पूर्ति करता है और अलग-अलग बिंदुओं पर घटित होता है
क्या "gcloud ml-इंजन जॉब्स सबमिट ट्रेनिंग" ट्रेनिंग जॉब सबमिट करने के लिए एक सही कमांड है?
"gcloud ml-इंजन जॉब्स सबमिट ट्रेनिंग" कमांड वास्तव में Google क्लाउड मशीन लर्निंग में ट्रेनिंग जॉब सबमिट करने के लिए एक सही कमांड है। यह कमांड Google क्लाउड SDK (सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट) का हिस्सा है और विशेष रूप से Google क्लाउड द्वारा प्रदान की गई मशीन लर्निंग सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस आदेश को निष्पादित करते समय, आपको इसकी आवश्यकता है
क्या मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग मुफ़्त है?
मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म अपने मूल्य निर्धारण मॉडल के संदर्भ में भिन्न हो सकते हैं। जबकि कुछ मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म कुछ सुविधाओं तक मुफ्त पहुंच या सीमित उपयोग की पेशकश करते हैं, दूसरों को अपनी सेवाओं तक पूर्ण पहुंच के लिए भुगतान की आवश्यकता हो सकती है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के मामले में, विशिष्टताओं के आधार पर निःशुल्क और सशुल्क दोनों विकल्प उपलब्ध हैं
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
किसी प्रशिक्षित मॉडल को बेहतर बनाने का उद्देश्य क्या है?
किसी प्रशिक्षित मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम है, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में। यह किसी पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को किसी विशिष्ट कार्य या डेटासेट के लिए अनुकूलित करने के उद्देश्य से कार्य करता है, जिससे इसका प्रदर्शन बढ़ता है और यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयुक्त बनता है। इस प्रक्रिया में समायोजन शामिल है
हम Google क्लाउड मशीन लर्निंग में TensorFlow के एस्टिमेटर फ्रेमवर्क का उपयोग करके एक रैखिक क्लासिफायरियर कैसे बना सकते हैं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग में TensorFlow के एस्टिमेटर फ्रेमवर्क का उपयोग करके एक रैखिक क्लासिफायरियर बनाने के लिए, आप चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं जिसमें डेटा तैयारी, मॉडल परिभाषा, प्रशिक्षण, मूल्यांकन और भविष्यवाणी शामिल है। यह व्यापक स्पष्टीकरण आपको इनमें से प्रत्येक चरण के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा, तथ्यात्मक ज्ञान के आधार पर एक उपदेशात्मक मूल्य प्रदान करेगा। 1. डेटा तैयार करना: निर्माण से पहले
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की पूर्वानुमान सेवा का उपयोग करने में क्या चरण शामिल हैं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं। यह सेवा, जो Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है, प्रशिक्षित मॉडलों पर पूर्वानुमान चलाने के लिए सर्वर रहित समाधान प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता ध्यान केंद्रित कर सकते हैं