बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए कोई Google क्लाउड में AI मॉडल कैसे बनाना शुरू कर सकता है?
बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल बनाने की यात्रा शुरू करने के लिए, किसी को एक संरचित दृष्टिकोण का पालन करना चाहिए जिसमें कई प्रमुख चरण शामिल हों। इन चरणों में मशीन लर्निंग की मूल बातें समझना, Google क्लाउड की AI सेवाओं से परिचित होना, विकास का माहौल स्थापित करना, तैयारी करना और
Google क्लाउड मशीन लर्निंग में मॉडल कैसे बनाएं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में एक मॉडल बनाने के लिए, आपको एक संरचित वर्कफ़्लो का पालन करना होगा जिसमें विभिन्न घटक शामिल हों। इन घटकों में आपका डेटा तैयार करना, आपके मॉडल को परिभाषित करना और उसे प्रशिक्षित करना शामिल है। आइए प्रत्येक चरण को अधिक विस्तार से जानें। 1. डेटा तैयार करना: मॉडल बनाने से पहले, अपना डेटा तैयार करना महत्वपूर्ण है
प्रशिक्षण के लिए मूल्यांकन 80% और मूल्यांकन के लिए 20% क्यों है लेकिन इसके विपरीत नहीं?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में प्रशिक्षण के लिए 80% वेटेज और मूल्यांकन के लिए 20% वेटेज का आवंटन कई कारकों पर आधारित एक रणनीतिक निर्णय है। इस वितरण का उद्देश्य सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और मॉडल के प्रदर्शन का सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के बीच संतुलन बनाना है। इस प्रतिक्रिया में, हम कारणों पर गौर करेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, मशीन सीखने के 7 चरण
TensorFlow.js मॉडल के साथ प्रशिक्षण और भविष्यवाणी में शामिल चरण क्या हैं?
TensorFlow.js मॉडल के साथ प्रशिक्षण और भविष्यवाणी में कई चरण शामिल हैं जो ब्राउज़र में गहन शिक्षण मॉडल के विकास और तैनाती को सक्षम करते हैं। इस प्रक्रिया में डेटा तैयार करना, मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और भविष्यवाणी शामिल है। इस उत्तर में, हम प्रक्रिया की व्यापक व्याख्या प्रदान करते हुए, इनमें से प्रत्येक चरण का विस्तार से पता लगाएंगे। 1. डेटा तैयार करना: द
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow.js के साथ ब्राउज़र में गहरी शिक्षा, परिचय, परीक्षा समीक्षा
हम ट्रेन और परीक्षण सेट के लिए शब्दकोश कैसे तैयार करते हैं?
पायथन का उपयोग करके मशीन लर्निंग में अपने स्वयं के K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम को लागू करने के संदर्भ में ट्रेन और परीक्षण सेट के लिए शब्दकोशों को पॉप्युलेट करने के लिए, हमें एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का पालन करने की आवश्यकता है। इस प्रक्रिया में हमारे डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है जिसका उपयोग KNN एल्गोरिदम द्वारा किया जा सकता है। सबसे पहले, आइए समझें
प्रतिगमन पूर्वानुमान के लिए डेटासेट के अंत में पूर्वानुमान जोड़ने की प्रक्रिया क्या है?
प्रतिगमन पूर्वानुमान के लिए डेटासेट के अंत में पूर्वानुमान जोड़ने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल होते हैं जिनका उद्देश्य ऐतिहासिक डेटा के आधार पर सटीक भविष्यवाणियां उत्पन्न करना है। प्रतिगमन पूर्वानुमान मशीन लर्निंग के भीतर एक तकनीक है जो हमें स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच संबंधों के आधार पर निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने की अनुमति देती है। इस संदर्भ में, हम
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रतीपगमन, प्रतिगमन पूर्वानुमान और भविष्यवाणी, परीक्षा समीक्षा
मशीन लर्निंग मॉडल के कुशल प्रशिक्षण के लिए डेटासेट को ठीक से तैयार करना क्यों महत्वपूर्ण है?
मशीन लर्निंग मॉडल के कुशल प्रशिक्षण के लिए डेटासेट को ठीक से तैयार करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। एक अच्छी तरह से तैयार किया गया डेटासेट यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल प्रभावी ढंग से सीख सकें और सटीक भविष्यवाणियां कर सकें। इस प्रक्रिया में डेटा संग्रह, डेटा सफाई, डेटा प्रीप्रोसेसिंग और डेटा संवर्द्धन सहित कई महत्वपूर्ण चरण शामिल हैं। सबसे पहले, डेटा संग्रह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह आधार प्रदान करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, मशीन लर्निंग के लिए डेटासेट तैयार करना, परीक्षा समीक्षा
दस्तावेज़ वर्गीकरण के लिए तंत्रिका संरचित शिक्षण मॉडल के निर्माण में क्या चरण शामिल हैं?
दस्तावेज़ वर्गीकरण के लिए न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) मॉडल के निर्माण में कई चरण शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक एक मजबूत और सटीक मॉडल के निर्माण में महत्वपूर्ण है। इस स्पष्टीकरण में, हम ऐसे मॉडल के निर्माण की विस्तृत प्रक्रिया में गहराई से उतरेंगे, जो प्रत्येक चरण की व्यापक समझ प्रदान करेगा। चरण 1: डेटा तैयार करना पहला कदम है और इकट्ठा करना
उपयोगकर्ता अपने प्रशिक्षण डेटा को ऑटोएमएल टेबल्स में कैसे आयात कर सकते हैं?
ऑटोएमएल टेबल्स में प्रशिक्षण डेटा आयात करने के लिए, उपयोगकर्ता चरणों की एक श्रृंखला का पालन कर सकते हैं जिसमें डेटा तैयार करना, डेटासेट बनाना और डेटा को ऑटोएमएल टेबल्स सेवा पर अपलोड करना शामिल है। ऑटोएमएल टेबल्स Google क्लाउड द्वारा प्रदान की गई एक मशीन लर्निंग सेवा है जो उपयोगकर्ताओं को बिना कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता, ऑटोएमएल टेबल्स, परीक्षा समीक्षा
पांडास लाइब्रेरी का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए हमारा डेटा तैयार करने में क्या कदम शामिल हैं?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, किसी मॉडल के प्रशिक्षण की सफलता में डेटा तैयारी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करते समय, मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करने में कई चरण शामिल होते हैं। इन चरणों में डेटा लोडिंग, डेटा सफाई, डेटा परिवर्तन और डेटा विभाजन शामिल हैं। में पहला कदम
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, ऑटोएमएल विज़न - भाग 1, परीक्षा समीक्षा
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