क्या Android के लिए TensorFlow lite का उपयोग केवल अनुमान लगाने के लिए किया जाता है या इसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए भी किया जा सकता है?
Android के लिए TensorFlow Lite, TensorFlow का एक हल्का संस्करण है जिसे विशेष रूप से मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उपयोग मुख्य रूप से अनुमान कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के लिए मोबाइल उपकरणों पर पूर्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल चलाने के लिए किया जाता है। TensorFlow Lite को मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के लिए अनुकूलित किया गया है और इसका उद्देश्य सक्षम करने के लिए कम विलंबता और एक छोटा बाइनरी आकार प्रदान करना है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, प्रोग्रामिंग TensorFlow, Android के लिए TensorFlow Lite
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
मशीन लर्निंग करने वाले एआई मॉडल को कोई कैसे कार्यान्वित करता है?
मशीन लर्निंग कार्य करने वाले एआई मॉडल को लागू करने के लिए, किसी को मशीन लर्निंग में शामिल मूलभूत अवधारणाओं और प्रक्रियाओं को समझना चाहिए। मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपसमूह है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधार करने में सक्षम बनाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग एक प्लेटफ़ॉर्म और टूल प्रदान करता है
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नए, अनदेखे डेटा की भविष्यवाणी या वर्गीकरण करना सीख सकते हैं। बिना लेबल वाले डेटा के पूर्वानुमानित मॉडल के डिज़ाइन में क्या शामिल है?
मशीन लर्निंग में बिना लेबल वाले डेटा के लिए पूर्वानुमानित मॉडल के डिज़ाइन में कई महत्वपूर्ण चरण और विचार शामिल हैं। बिना लेबल वाला डेटा उस डेटा को संदर्भित करता है जिसमें पूर्वनिर्धारित लक्ष्य लेबल या श्रेणियां नहीं होती हैं। लक्ष्य ऐसे मॉडल विकसित करना है जो उपलब्ध पैटर्न और रिश्तों के आधार पर नए, अनदेखे डेटा की सटीक भविष्यवाणी या वर्गीकरण कर सकें।
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
टैम्बुआ ऐप में प्रयुक्त मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और तैनाती में TensorFlow क्या भूमिका निभाता है?
डॉक्टरों को श्वसन संबंधी बीमारियों का पता लगाने में मदद करने के लिए टैम्बुआ ऐप में उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और तैनाती में टेन्सरफ़्लो एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। यह उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow अनुप्रयोग, मशीन लर्निंग का उपयोग करके सांस की बीमारियों का पता लगाने में डॉक्टरों की मदद करना, परीक्षा समीक्षा
टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) क्या है और यह मशीन लर्निंग मॉडल को उत्पादन में लाने में कैसे मदद करता है?
टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) उत्पादन परिवेश में मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए Google द्वारा विकसित एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है। यह उपकरण और पुस्तकालयों का एक व्यापक सेट प्रदान करता है जो डेटा अंतर्ग्रहण और प्रीप्रोसेसिंग से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और सेवा तक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है। TFX को विशेष रूप से चुनौतियों का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
पाइपलाइन प्रबंधन और अनुकूलन के लिए टीएफएक्स में कौन सी क्षैतिज परतें शामिल हैं?
टीएफएक्स, जो कि टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड के लिए है, उत्पादन-तैयार मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक व्यापक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म है। यह टूल और घटकों का एक सेट प्रदान करता है जो स्केलेबल और विश्वसनीय मशीन लर्निंग सिस्टम के विकास और तैनाती की सुविधा प्रदान करता है। टीएफएक्स को डेटा वैज्ञानिकों को सक्षम करने, मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के प्रबंधन और अनुकूलन की चुनौतियों का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
टीएफएक्स में एमएल पाइपलाइन के विभिन्न चरण क्या हैं?
टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है जिसे उत्पादन वातावरण में मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के विकास और तैनाती की सुविधा के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टूल और लाइब्रेरी का एक व्यापक सेट प्रदान करता है जो एंड-टू-एंड एमएल पाइपलाइनों के निर्माण को सक्षम बनाता है। इन पाइपलाइनों में कई अलग-अलग चरण होते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट उद्देश्य को पूरा करता है और योगदान देता है
एमएल एप्लिकेशन विकसित करते समय एमएल-विशिष्ट विचार क्या हैं?
मशीन लर्निंग (एमएल) एप्लिकेशन विकसित करते समय, कई एमएल-विशिष्ट विचार हैं जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए। एमएल मॉडल की प्रभावशीलता, दक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए ये विचार महत्वपूर्ण हैं। इस उत्तर में, हम कुछ प्रमुख एमएल-विशिष्ट विचारों पर चर्चा करेंगे जिन्हें डेवलपर्स को ध्यान में रखना चाहिए
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