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
TensorFlow एक्सटेंडेड (TFX) फ्रेमवर्क का उद्देश्य क्या है?
टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) फ्रेमवर्क का उद्देश्य उत्पादन में मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के विकास और तैनाती के लिए एक व्यापक और स्केलेबल मंच प्रदान करना है। टीएफएक्स को विशेष रूप से अनुसंधान से तैनाती तक संक्रमण के दौरान एमएल चिकित्सकों के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए उपकरण और सर्वोत्तम प्रथाओं का एक सेट प्रदान करके डिज़ाइन किया गया है।
ग्राफ़ नियमितीकृत मॉडल बनाने में शामिल चरण क्या हैं?
ग्राफ़ नियमित मॉडल बनाने में कई चरण शामिल होते हैं जो संश्लेषित ग्राफ़ का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक होते हैं। यह प्रक्रिया मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए ग्राफ़ नियमितीकरण तकनीकों के साथ तंत्रिका नेटवर्क की शक्ति को जोड़ती है। इस उत्तर में, हम विस्तृत विवरण प्रदान करते हुए प्रत्येक चरण पर विस्तार से चर्चा करेंगे
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मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और सेवा के लिए क्लाउड एमएल इंजन का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?
क्लाउड एमएल इंजन Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली उपकरण है जो मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के प्रशिक्षण और सेवा के लिए कई प्रकार के लाभ प्रदान करता है। क्लाउड एमएल इंजन की क्षमताओं का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता एक स्केलेबल और प्रबंधित वातावरण का लाभ उठा सकते हैं जो एमएल के निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती की प्रक्रिया को सरल बनाता है।
एआई प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइन मशीन सीखने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए पूर्व-निर्मित टीएफएक्स घटकों का लाभ कैसे उठाती है?
एआई प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइन Google क्लाउड द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली उपकरण है जो मशीन सीखने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए पूर्व-निर्मित टीएफएक्स घटकों का लाभ उठाता है। टीएफएक्स, जो कि टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड के लिए है, उत्पादन-तैयार मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म है। एआई प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइनों के भीतर टीएफएक्स घटकों का उपयोग करके, डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिक इसे सरल बना सकते हैं
Kubeflow प्रशिक्षित मॉडलों की आसान साझाकरण और तैनाती को कैसे सक्षम बनाता है?
क्यूबफ़्लो, एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म, कंटेनरीकृत अनुप्रयोगों के प्रबंधन के लिए कुबेरनेट्स की शक्ति का लाभ उठाकर प्रशिक्षित मॉडलों की निर्बाध साझाकरण और तैनाती की सुविधा प्रदान करता है। क्यूबफ्लो के साथ, उपयोगकर्ता अपने मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को आवश्यक निर्भरता के साथ कंटेनरों में आसानी से पैकेज कर सकते हैं। फिर इन कंटेनरों को विभिन्न वातावरणों में साझा और तैनात किया जा सकता है, जिससे यह सुविधाजनक हो जाता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, क्यूबफ़्लो - कुबेरनेट्स पर मशीन लर्निंग, परीक्षा समीक्षा
मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में शामिल सात चरण क्या हैं?
मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में सात आवश्यक चरण होते हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और तैनाती का मार्गदर्शन करते हैं। मॉडलों की सटीकता, दक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए ये चरण महत्वपूर्ण हैं। इस उत्तर में, हम मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की व्यापक समझ प्रदान करते हुए, इनमें से प्रत्येक चरण का विस्तार से पता लगाएंगे। कदम
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की पूर्वानुमान सेवा का उपयोग करने में क्या चरण शामिल हैं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं। यह सेवा, जो Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है, प्रशिक्षित मॉडलों पर पूर्वानुमान चलाने के लिए सर्वर रहित समाधान प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता ध्यान केंद्रित कर सकते हैं
TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन क्या करता है?
TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन प्रशिक्षित मॉडलों को ऐसे प्रारूप में निर्यात करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसे आसानी से तैनात किया जा सकता है और भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को अपने TensorFlow मॉडल को सहेजने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल आर्किटेक्चर और सीखे गए पैरामीटर दोनों शामिल हैं, एक मानकीकृत प्रारूप में जिसे SaveModel कहा जाता है। सेव्डमॉडल प्रारूप है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों, परीक्षा समीक्षा
मशीन लर्निंग के साथ काम करने की प्रक्रिया में शामिल प्रमुख चरण क्या हैं?
मशीन लर्निंग के साथ काम करने में प्रमुख चरणों की एक श्रृंखला शामिल है जो मशीन लर्निंग मॉडल के सफल विकास और तैनाती के लिए महत्वपूर्ण हैं। इन चरणों को मोटे तौर पर डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल चयन और प्रशिक्षण, मॉडल मूल्यांकन और सत्यापन, और मॉडल परिनियोजन और निगरानी में वर्गीकृत किया जा सकता है। प्रत्येक चरण एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है
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