बड़े डेटासेट का वास्तव में क्या मतलब है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक बड़ा डेटासेट, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के भीतर, डेटा के एक संग्रह को संदर्भित करता है जो आकार और जटिलता में व्यापक है। बड़े डेटासेट का महत्व मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बढ़ाने की क्षमता में निहित है। जब कोई डेटासेट बड़ा होता है, तो इसमें शामिल होता है
प्राकृतिक ग्राफ़ क्या हैं और क्या उनका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है?
प्राकृतिक ग्राफ़ वास्तविक दुनिया के डेटा का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हैं जहां नोड्स संस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, और किनारे इन संस्थाओं के बीच संबंधों को दर्शाते हैं। इन ग्राफ़ का उपयोग आमतौर पर जटिल प्रणालियों जैसे कि सामाजिक नेटवर्क, उद्धरण नेटवर्क, जैविक नेटवर्क और बहुत कुछ को मॉडल करने के लिए किया जाता है। प्राकृतिक ग्राफ़ डेटा में मौजूद जटिल पैटर्न और निर्भरता को पकड़ते हैं, जिससे वे विभिन्न मशीनों के लिए मूल्यवान बन जाते हैं
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टेंसरफ्लो क्या है?
TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका व्यापक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उपयोग किया जाता है। इसे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने और तैनात करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorFlow विशेष रूप से अपने लचीलेपन, स्केलेबिलिटी और उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है, जो इसे दोनों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बनाता है।
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किसी को यह कैसे पता चलेगा कि पर्यवेक्षित बनाम अपर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है?
पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण दो मूलभूत प्रकार के मशीन लर्निंग प्रतिमान हैं जो डेटा की प्रकृति और हाथ में कार्य के उद्देश्यों के आधार पर अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन करने में यह समझना महत्वपूर्ण है कि पर्यवेक्षित प्रशिक्षण बनाम गैर-पर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है। इन दोनों दृष्टिकोणों के बीच चुनाव निर्भर करता है
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इस ट्यूटोरियल श्रृंखला के साथ-साथ पायथन 3 की बुनियादी समझ रखने की अनुशंसा क्यों की जाती है?
कई कारणों से पायथन के साथ व्यावहारिक मशीन लर्निंग पर इस ट्यूटोरियल श्रृंखला का अनुसरण करने के लिए पायथन 3 की बुनियादी समझ रखने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है। मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के क्षेत्र में पायथन सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसकी सादगी, पठनीयता और व्यापक पुस्तकालयों के लिए इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है
TensorFlow का उपयोग करते समय डेटा को आकार देना डेटा विज्ञान प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम क्यों है?
TensorFlow का उपयोग करते समय डेटा को आकार देना डेटा विज्ञान प्रक्रिया में एक आवश्यक कदम है। इस प्रक्रिया में कच्चे डेटा को एक ऐसे प्रारूप में बदलना शामिल है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त है। डेटा को तैयार और आकार देकर, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि यह एक सुसंगत और संगठित संरचना में है, जो सटीक मॉडल प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण है
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मशीन लर्निंग नए उदाहरणों पर भविष्यवाणियाँ कैसे करती है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मौजूदा डेटा से सीखे गए पैटर्न और संबंधों का उपयोग करके नए उदाहरणों पर भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। क्लाउड कंप्यूटिंग और विशेष रूप से Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) प्रयोगशालाओं के संदर्भ में, इस प्रक्रिया को क्लाउड एमएल इंजन के साथ शक्तिशाली मशीन लर्निंग द्वारा सुविधाजनक बनाया गया है। यह समझने के लिए कि मशीन लर्निंग कैसे भविष्यवाणियाँ करती है
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क्लाउड में मशीन लर्निंग और डेटा साइंस वर्कलोड चलाने के लिए लगातार डिस्क का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
क्लाउड में मशीन लर्निंग और डेटा साइंस वर्कलोड चलाने के लिए पर्सिस्टेंट डिस्क एक मूल्यवान संसाधन हैं। ये डिस्क कई लाभ प्रदान करती हैं जो डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग चिकित्सकों की उत्पादकता और दक्षता को बढ़ाती हैं। इस उत्तर में, हम इन लाभों का विस्तार से पता लगाएंगे, जिसके आधार पर उनके उपदेशात्मक मूल्य की व्यापक व्याख्या प्रदान की जाएगी
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मशीन लर्निंग और डेटा साइंस वर्कलोड के लिए Google क्लाउड स्टोरेज (GCS) का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
Google क्लाउड स्टोरेज (GCS) मशीन लर्निंग और डेटा साइंस वर्कलोड के लिए कई लाभ प्रदान करता है। जीसीएस एक स्केलेबल और अत्यधिक उपलब्ध ऑब्जेक्ट स्टोरेज सेवा है जो बड़ी मात्रा में डेटा के लिए सुरक्षित और टिकाऊ भंडारण प्रदान करती है। इसे अन्य Google क्लाउड सेवाओं के साथ सहजता से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे प्रबंधन और विश्लेषण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है
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डेटा साइंस और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के संदर्भ में डीप लर्निंग वीएम का उपयोग करके कोलाब को अधिक कंप्यूटिंग शक्ति के साथ अपग्रेड करना क्यों फायदेमंद है?
डीप लर्निंग वीएम का उपयोग करके कोलाब को अधिक कंप्यूटिंग शक्ति के साथ अपग्रेड करने से डेटा साइंस और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में कई लाभ हो सकते हैं। यह संवर्द्धन अधिक कुशल और तेज़ गणना की अनुमति देता है, जिससे उपयोगकर्ता बड़े डेटासेट के साथ जटिल मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात कर सकते हैं, जिससे अंततः प्रदर्शन और उत्पादकता में सुधार होता है। उन्नयन के प्राथमिक लाभों में से एक
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