तंत्रिका नेटवर्क आधारित एल्गोरिदम में उपयोग किए जाने वाले प्रमुख पैरामीटर क्या हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, तंत्रिका नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदम जटिल समस्याओं को हल करने और डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन एल्गोरिदम में मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित, नोड्स की परस्पर जुड़ी परतें शामिल हैं। तंत्रिका नेटवर्क को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित और उपयोग करने के लिए, कई प्रमुख पैरामीटर आवश्यक हैं
टेंसरबोर्ड क्या है?
TensorBoard मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो आमतौर पर Google की ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी TensorFlow से जुड़ा हुआ है। इसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का एक सूट प्रदान करके उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को समझने, डिबग करने और अनुकूलित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorBoard उपयोगकर्ताओं को उनके विभिन्न पहलुओं की कल्पना करने की अनुमति देता है
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।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों
क्लासिफायरियर क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक क्लासिफायरियर एक मॉडल है जिसे किसी दिए गए इनपुट डेटा बिंदु की श्रेणी या वर्ग की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह पर्यवेक्षित शिक्षण में एक मौलिक अवधारणा है, जहां एल्गोरिदम अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखता है। विभिन्न अनुप्रयोगों में क्लासिफायर का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है
क्या उत्सुक मोड TensorFlow की वितरित कंप्यूटिंग कार्यक्षमता को रोकता है?
TensorFlow में उत्सुक निष्पादन एक ऐसी विधा है जो मशीन लर्निंग मॉडल के अधिक सहज और इंटरैक्टिव विकास की अनुमति देती है। यह मॉडल विकास के प्रोटोटाइप और डिबगिंग चरणों के दौरान विशेष रूप से फायदेमंद है। TensorFlow में, उत्सुक निष्पादन पारंपरिक ग्राफ-आधारित निष्पादन के विपरीत, ठोस मूल्यों को वापस करने के लिए तुरंत संचालन निष्पादित करने का एक तरीका है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, टेन्सरफ्लो एगर मोड
उत्सुकतापूर्वक निष्पादन के पक्ष में TensorFlow 2.0 से सत्र क्यों हटा दिए गए हैं?
TensorFlow 2.0 में, उत्सुक निष्पादन के पक्ष में सत्रों की अवधारणा को हटा दिया गया है, क्योंकि उत्सुक निष्पादन तत्काल मूल्यांकन और संचालन के आसान डिबगिंग की अनुमति देता है, जिससे प्रक्रिया अधिक सहज और पायथोनिक बन जाती है। यह परिवर्तन TensorFlow के संचालन और उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। TensorFlow 1.x में, सत्रों का उपयोग किया गया था
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
क्या उन्नत खोज क्षमताएं मशीन लर्निंग का उपयोग मामला है?
उन्नत खोज क्षमताएं वास्तव में मशीन लर्निंग (एमएल) का एक प्रमुख उपयोग मामला है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्नत खोज क्षमताओं के संदर्भ में, मशीन लर्निंग अधिक प्रासंगिक और सटीक प्रदान करके खोज अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है
सामूहिक शिक्षण क्या है?
एन्सेम्बल लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उद्देश्य कई मॉडलों को मिलाकर एक मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करना है। यह इस विचार का लाभ उठाता है कि कई कमजोर शिक्षार्थियों के संयोजन से एक मजबूत शिक्षार्थी तैयार किया जा सकता है जो किसी भी व्यक्तिगत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। पूर्वानुमानित सटीकता को बढ़ाने के लिए विभिन्न मशीन सीखने के कार्यों में इस दृष्टिकोण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है,
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
क्या बैच आकार, युग और डेटासेट आकार सभी हाइपरपैरामीटर हैं?
बैच आकार, युग और डेटासेट आकार वास्तव में मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण पहलू हैं और इन्हें आमतौर पर हाइपरपैरामीटर के रूप में जाना जाता है। इस अवधारणा को समझने के लिए, आइए प्रत्येक शब्द पर व्यक्तिगत रूप से गौर करें। बैच आकार: बैच आकार एक हाइपरपैरामीटर है जो प्रशिक्षण के दौरान मॉडल के वजन को अद्यतन करने से पहले संसाधित नमूनों की संख्या को परिभाषित करता है। यह चलता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, मशीन सीखने के 7 चरण