एक हॉट एन्कोडिंग क्या है?
वन हॉट एन्कोडिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा प्रोसेसिंग में श्रेणीबद्ध चर को बाइनरी वैक्टर के रूप में दर्शाने के लिए किया जाता है। एल्गोरिदम के साथ काम करते समय यह विशेष रूप से उपयोगी होता है जो स्पष्ट और सरल अनुमानकों जैसे सीधे श्रेणीबद्ध डेटा को संभाल नहीं सकता है। इस उत्तर में, हम एक हॉट एन्कोडिंग की अवधारणा, इसके उद्देश्य और का पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
हाइब्रिड सेटअप में एमएल मॉडल चलाने के बारे में क्या ख्याल है, मौजूदा मॉडल स्थानीय रूप से चल रहे हैं और परिणाम क्लाउड पर भेजे गए हैं?
हाइब्रिड सेटअप में मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल चलाना, जहां मौजूदा मॉडल स्थानीय रूप से निष्पादित होते हैं और उनके परिणाम क्लाउड पर भेजे जाते हैं, लचीलेपन, स्केलेबिलिटी और लागत-प्रभावशीलता के संदर्भ में कई लाभ प्रदान कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण स्थानीय और क्लाउड-आधारित कंप्यूटिंग संसाधनों दोनों की ताकत का लाभ उठाता है, जिससे संगठनों को अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे का उपयोग करने की अनुमति मिलती है
एमबीएआरआई के वैज्ञानिकों के साथ डैनियल के प्रोजेक्ट में टेन्सरफ्लो ने क्या भूमिका निभाई?
टेन्सरफ्लो ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के विकास और कार्यान्वयन के लिए एक शक्तिशाली और बहुमुखी मंच प्रदान करके एमबीएआरआई के वैज्ञानिकों के साथ डैनियल की परियोजना में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। TensorFlow, Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसने अपनी व्यापक कार्यक्षमता और उपयोग में आसानी के कारण AI समुदाय में महत्वपूर्ण लोकप्रियता हासिल की है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow अनुप्रयोग, डैनियल और ध्वनि का समुद्र, परीक्षा समीक्षा
Airbnb के मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म, बिगहेड ने परियोजना में क्या भूमिका निभाई?
बिगहेड, एयरबीएनबी के मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके लिस्टिंग फ़ोटो को वर्गीकृत करने की परियोजना में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। इस प्लेटफ़ॉर्म को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक तैनात करने और प्रबंधित करने में Airbnb के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए विकसित किया गया था। TensorFlow की शक्ति का लाभ उठाकर, Bighead ने Airbnb को प्रक्रिया को स्वचालित और सुव्यवस्थित करने में सक्षम बनाया
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow अनुप्रयोग, ML का उपयोग कर Airbnb अपनी लिस्टिंग तस्वीरों को वर्गीकृत करता है, परीक्षा समीक्षा
टीएफएक्स ढांचे में अपाचे बीम की क्या भूमिका है?
अपाचे बीम एक ओपन-सोर्स एकीकृत प्रोग्रामिंग मॉडल है जो बैच बनाने और डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों को स्ट्रीम करने के लिए एक शक्तिशाली ढांचा प्रदान करता है। यह एक सरल और अभिव्यंजक एपीआई प्रदान करता है जो डेवलपर्स को डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन लिखने की अनुमति देता है जिसे अपाचे फ्लिंक, अपाचे स्पार्क और Google क्लाउड डेटाफ़्लो जैसे विभिन्न वितरित प्रोसेसिंग बैकएंड पर निष्पादित किया जा सकता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow विस्तारित (TFX), वितरित प्रसंस्करण और घटकों, परीक्षा समीक्षा
टीएफएक्स उत्पादन एमएल परिनियोजन के लिए एमएल इंजीनियरिंग में अपाचे बीम का लाभ कैसे उठाता है?
अपाचे बीम एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो बैच और स्ट्रीमिंग डेटा प्रोसेसिंग दोनों के लिए एक एकीकृत प्रोग्रामिंग मॉडल प्रदान करता है। यह एपीआई और लाइब्रेरी का एक सेट प्रदान करता है जो डेवलपर्स को डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन लिखने में सक्षम बनाता है जिसे अपाचे फ्लिंक, अपाचे स्पार्क और Google क्लाउड डेटाफ़्लो जैसे विभिन्न वितरित प्रोसेसिंग बैकएंड पर निष्पादित किया जा सकता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow विस्तारित (TFX), टीएफएक्स के साथ उत्पादन एमएल तैनाती के लिए एमएल इंजीनियरिंग, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow 2.0 में TensorFlow डेटासेट का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
TensorFlow डेटासेट, TensorFlow 2.0 में कई प्रकार के लाभ प्रदान करते हैं, जो उन्हें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाते हैं। ये फायदे TensorFlow डेटासेट के डिज़ाइन सिद्धांतों से उत्पन्न होते हैं, जो दक्षता, लचीलेपन और उपयोग में आसानी को प्राथमिकता देते हैं। इस उत्तर में, हम कुंजी का पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो 2.0, TensorFlow 2.0 का परिचय, परीक्षा समीक्षा
हम 'ज़िप' फ़ंक्शन का उपयोग करके पायथन में डेटा के दो सेटों को एक साथ कैसे पुनरावृत्त कर सकते हैं?
पायथन में डेटा के दो सेटों को एक साथ पुनरावृत्त करने के लिए, 'ज़िप' फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। 'ज़िप' फ़ंक्शन कई पुनरावृत्तियों को तर्क के रूप में लेता है और टुपल्स का एक पुनरावर्तक लौटाता है, जहां प्रत्येक टुपल में इनपुट पुनरावर्तनीयों से संबंधित तत्व होते हैं। यह हमें डेटा के कई सेटों से तत्वों को एक साथ संसाधित करने की अनुमति देता है
एनालिटिक्स पाइपलाइन में IoT डेटा को संसाधित करने में क्लाउड डेटाफ़्लो की क्या भूमिका है?
क्लाउड डेटाफ़्लो, Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) द्वारा प्रदान की गई एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा, एनालिटिक्स पाइपलाइन में IoT डेटा को संसाधित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में स्ट्रीमिंग और बैच डेटा को बदलने और विश्लेषण करने के लिए एक स्केलेबल और विश्वसनीय समाधान प्रदान करता है। क्लाउड डेटाफ्लो का लाभ उठाकर, संगठन बड़े पैमाने पर आमद को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर IoT एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने में क्या कदम शामिल हैं?
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) पर IoT एनालिटिक्स पाइपलाइन के निर्माण में कई चरण शामिल हैं जिनमें डेटा संग्रह, डेटा अंतर्ग्रहण, डेटा प्रोसेसिंग और डेटा विश्लेषण शामिल हैं। यह व्यापक प्रक्रिया संगठनों को अपने इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने और सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है। इस उत्तर में, हम इसमें शामिल प्रत्येक चरण के बारे में विस्तार से जानेंगे
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