क्या मशीन लर्निंग कुछ संवादात्मक सहायता कर सकती है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे में संवाद सहायता में मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। डायलॉगिक सहायता में ऐसे सिस्टम बनाना शामिल है जो उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत में संलग्न हो सकें, उनके प्रश्नों को समझ सकें और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकें। इस तकनीक का व्यापक रूप से चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट, ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों और बहुत कुछ में उपयोग किया जाता है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
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यदि चुनी गई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उपयुक्त नहीं है तो क्या होगा और कोई यह कैसे सुनिश्चित कर सकता है कि सही का चयन किया जाए?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, किसी भी प्रोजेक्ट की सफलता के लिए एक उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन महत्वपूर्ण है। जब चुना गया एल्गोरिदम किसी विशेष कार्य के लिए उपयुक्त नहीं होता है, तो इससे इष्टतम परिणाम नहीं मिल सकते हैं, कम्प्यूटेशनल लागत में वृद्धि हो सकती है और संसाधनों का अकुशल उपयोग हो सकता है। इसलिए ये होना जरूरी है
पांडा मॉड्यूल का उपयोग करके ऐतिहासिक जानकारी को सारणीबद्ध प्रारूप में संग्रहीत करने के क्या फायदे हैं?
पांडा मॉड्यूल का उपयोग करके सारणीबद्ध प्रारूप में ऐतिहासिक जानकारी संग्रहीत करने से उन्नत छवि समझ के क्षेत्र में कई फायदे मिलते हैं, विशेष रूप से Google विज़न एपीआई के साथ स्थलों का पता लगाने के संदर्भ में। यह दृष्टिकोण कुशल डेटा हेरफेर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन की अनुमति देता है, समग्र वर्कफ़्लो को बढ़ाता है और मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने की सुविधा प्रदान करता है।
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पाठ निष्कर्षण के लिए Google Vision API का उपयोग करने के कुछ संभावित अनुप्रयोग क्या हैं?
Google विज़न एपीआई एक शक्तिशाली उपकरण है जो छवियों से पाठ को समझने और निकालने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। अपनी उन्नत पाठ पहचान क्षमताओं के साथ, एपीआई को विभिन्न डोमेन और उद्योगों पर लागू किया जा सकता है, जो संभावित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला पेश करता है। पाठ निष्कर्षण के लिए Google Vision API का उपयोग करने का एक संभावित अनुप्रयोग है
हम पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करके निकाले गए पाठ को अधिक पठनीय कैसे बना सकते हैं?
Google विज़न एपीआई के पाठ का पता लगाने और छवियों से निष्कर्षण के संदर्भ में पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करके निकाले गए पाठ की पठनीयता को बढ़ाने के लिए, हम विभिन्न तकनीकों और तरीकों को नियोजित कर सकते हैं। पांडा लाइब्रेरी डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है, जिसका उपयोग निकाले गए टेक्स्ट को प्रीप्रोसेस और प्रारूपित करने के लिए किया जा सकता है।
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डेटाफ़्लो और BigQuery के बीच क्या अंतर है?
डेटाफ्लो और बिगक्वेरी दोनों डेटा विश्लेषण के लिए Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) द्वारा पेश किए गए शक्तिशाली उपकरण हैं, लेकिन वे अलग-अलग उद्देश्यों को पूरा करते हैं और उनकी विशिष्ट विशेषताएं हैं। संगठनों के लिए अपनी विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं के लिए सही उपकरण चुनने के लिए इन सेवाओं के बीच अंतर को समझना महत्वपूर्ण है। डेटाफ़्लो समानांतर निष्पादन के लिए GCP द्वारा प्रदान की गई एक प्रबंधित सेवा है
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क्या किसी अन्य एमएल समाधान से डेटा में पूर्वाग्रह का पता लगाने के लिए एमएल का उपयोग करना संभव है?
किसी अन्य एमएल समाधान से डेटा में पूर्वाग्रह का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करना वास्तव में संभव है। एमएल एल्गोरिदम को पैटर्न सीखने और डेटा में पाए जाने वाले पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हालाँकि, ये एल्गोरिदम अनजाने में प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को भी सीख सकते हैं और बनाए रख सकते हैं। इसलिए, यह महत्वपूर्ण हो जाता है
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क्या यह कहा जा सकता है कि मशीन लर्निंग केवल उन एल्गोरिदम से संबंधित है जो केवल डेटा को संभालते हैं? तो यह उस जानकारी को संभालता नहीं है, जो डेटा से उत्पन्न होती है और उस ज्ञान को संभालती नहीं है, जो जानकारी से उत्पन्न होती है?
मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल विकसित करने पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को डेटा के आधार पर सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। हालांकि यह सच है कि मशीन लर्निंग मुख्य रूप से डेटा से संबंधित है, यह कहना गलत है कि यह किसी भी जानकारी को संभाल नहीं पाता है
कागल कर्नेल में डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक पैकेज कैसे स्थापित किए जा सकते हैं?
कागल फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की प्रतियोगिता के साथ 3डी कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के उद्देश्य से कागल कर्नेल में डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने और विश्लेषण करने के लिए, विशिष्ट पैकेज स्थापित करना आवश्यक है। ये पैकेज डेटा को पढ़ने, प्रीप्रोसेसिंग और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक उपकरण और कार्यक्षमता प्रदान करते हैं। इस उत्तर में हम आवश्यक चर्चा करेंगे
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के-मीन्स क्लस्टरिंग का लक्ष्य क्या है और इसे कैसे हासिल किया जाता है?
के-मीन्स क्लस्टरिंग का लक्ष्य डेटा के भीतर अंतर्निहित पैटर्न या समूहों की पहचान करने के लिए दिए गए डेटासेट को के अलग-अलग समूहों में विभाजित करना है। यह अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम प्रत्येक डेटा बिंदु को निकटतम माध्य मान के साथ क्लस्टर को निर्दिष्ट करता है, इसलिए इसे "k-मीन्स" नाम दिया गया है। एल्गोरिदम का लक्ष्य क्लस्टर के भीतर भिन्नता को कम करना है, या
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, क्लस्टरिंग, k- साधन और माध्य पारी, कस्टम K का अर्थ है, परीक्षा समीक्षा