एमएल क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने और भविष्यवाणियां या निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। एमएल एल्गोरिदम को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और फिर इस ज्ञान का उपयोग सूचित करने के लिए किया जाता है
ऐसे एल्गोरिदम बनाने का क्या मतलब है जो डेटा के आधार पर सीखते हैं, भविष्यवाणी करते हैं और निर्णय लेते हैं?
ऐसे एल्गोरिदम बनाना जो डेटा के आधार पर सीखें, परिणामों की भविष्यवाणी करें और निर्णय लें, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के मूल में है। इस प्रक्रिया में डेटा का उपयोग करके मॉडलों को प्रशिक्षित करना और उन्हें पैटर्न को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की अनुमति देना शामिल है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
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अनुमानक एल्गोरिथ्म क्या है?
अनुमानक एल्गोरिदम मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मूलभूत घटक है। यह इनपुट सुविधाओं और आउटपुट लेबल के बीच संबंधों का आकलन करके प्रशिक्षण और भविष्यवाणी प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अनुमानकों का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल के विकास को सरल बनाने के लिए किया जाता है
अनुमानक क्या हैं?
अनुमानक मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे देखे गए डेटा के आधार पर अज्ञात मापदंडों या कार्यों का अनुमान लगाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अनुमानकों का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। इस उत्तर में, हम अनुमानकों की अवधारणा को गहराई से समझेंगे और उनकी व्याख्या करेंगे
मशीन लर्निंग और संज्ञानात्मक और अनुमानी लर्निंग के बीच क्या अंतर है?
मशीन लर्निंग, संज्ञानात्मक लर्निंग और अनुमानी लर्निंग सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र के दृष्टिकोण हैं जिनका उद्देश्य मशीनों को सीखने और निर्णय लेने में सक्षम बनाना है। हालाँकि उनमें कुछ समानताएँ हैं, फिर भी इन दृष्टिकोणों के बीच स्पष्ट अंतर हैं। मशीन लर्निंग एआई का एक उपक्षेत्र है जो एल्गोरिदम और मॉडल के विकास पर केंद्रित है
समस्याओं के प्रकार के लिए: लक्ष्य, स्थितियाँ, साधन, क्या यह सही है कि यदि हम किसी एक तत्व को नहीं जानते हैं, तो हम मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, और यदि दो तत्व अज्ञात हैं, तो हम मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं कर सकते हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, समस्याओं के प्रकारों को तीन मुख्य तत्वों में वर्गीकृत किया जा सकता है: लक्ष्य, स्थितियाँ और साधन। इनमें से प्रत्येक तत्व किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करने की उपयुक्तता निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। हालांकि यह है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
मशीन लर्निंग में मॉडल की परिभाषा क्या है?
मशीन लर्निंग में एक मॉडल एक गणितीय प्रतिनिधित्व या एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जिसे स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है और छवि पहचान से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तक विभिन्न अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। में
Google क्लाउड इंजीनियरिंग सहायता को किसी समस्या की रिपोर्ट करते समय विशिष्ट समय प्रदान करना क्यों महत्वपूर्ण है?
Google क्लाउड इंजीनियरिंग सहायता को किसी समस्या की रिपोर्ट करते समय, कई कारणों से विशिष्ट समय प्रदान करना महत्वपूर्ण है। इस अभ्यास को जीसीपी समर्थन केस प्रबंधन में सर्वोत्तम अभ्यास माना जाता है, और यह कुशल और प्रभावी समस्या निवारण और समाधान सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण महत्व रखता है। विशिष्ट समय प्रदान करके, उपयोगकर्ता सहायता टीम को विश्लेषण करने में सक्षम बनाते हैं
Google क्लाउड ग्राहक सेवा पोर्टफोलियो की मुख्य पेशकशें क्या हैं?
Google क्लाउड ग्राहक देखभाल पोर्टफोलियो में Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) के उपयोगकर्ताओं को व्यापक समर्थन और सहायता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई पेशकशों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। इन पेशकशों का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि ग्राहक जीसीपी की क्षमताओं का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकें, उनके सामने आने वाली किसी भी तकनीकी समस्या का समाधान कर सकें और जरूरत पड़ने पर विशेषज्ञ मार्गदर्शन प्राप्त कर सकें।
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, GCP समर्थन करते हैं, Google क्लाउड कस्टमर केयर से सहायता प्राप्त करना, परीक्षा समीक्षा
आप Google क्लाउड वीडियो इंटेलिजेंस का उपयोग करके अपने वीडियो को खोजने योग्य और खोजने योग्य कैसे बना सकते हैं?
Google क्लाउड वीडियो इंटेलिजेंस का उपयोग करके अपने वीडियो को खोजने योग्य और खोजने योग्य बनाने के लिए, आप प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान की गई शक्तिशाली सुविधाओं और क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं। Google क्लाउड वीडियो इंटेलिजेंस आपको स्वचालित रूप से उनकी सामग्री का विश्लेषण करके और मेटाडेटा उत्पन्न करके अपने वीडियो से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने की अनुमति देता है। इस मेटाडेटा का उपयोग खोज क्षमता को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, जीसीपी लैब, Google क्लाउड वीडियो इंटेलिजेंस, परीक्षा समीक्षा