क्या मुझे जीसीपी प्लेटफॉर्म पर इन पाठों का अभ्यास करना चाहिए?
जब क्लाउड कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क (सीडीएन) सेवाओं को समझने और लागू करने की बात आती है तो Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) पर अभ्यास करना अत्यधिक फायदेमंद हो सकता है। जीसीपी एक मजबूत बुनियादी ढांचा प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को सीडीएन सेवाओं से संबंधित विभिन्न सुविधाओं और कार्यात्मकताओं का पता लगाने की अनुमति देता है। जीसीपी प्लेटफ़ॉर्म पर पाठों का अभ्यास करके, व्यक्ति व्यावहारिक अनुभव प्राप्त कर सकते हैं
मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करने में क्या सीमाएँ हैं?
मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, विकसित किए जा रहे मॉडल की दक्षता और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए कई सीमाएं हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता है। ये सीमाएँ कम्प्यूटेशनल संसाधनों, मेमोरी बाधाओं, डेटा गुणवत्ता और मॉडल जटिलता जैसे विभिन्न पहलुओं से उत्पन्न हो सकती हैं। बड़े डेटासेट स्थापित करने की प्राथमिक सीमाओं में से एक
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क्या मशीन लर्निंग कुछ संवादात्मक सहायता कर सकती है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे में संवाद सहायता में मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। डायलॉगिक सहायता में ऐसे सिस्टम बनाना शामिल है जो उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत में संलग्न हो सकें, उनके प्रश्नों को समझ सकें और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकें। इस तकनीक का व्यापक रूप से चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट, ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों और बहुत कुछ में उपयोग किया जाता है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
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TensorFlow खेल का मैदान क्या है?
TensorFlow Playground Google द्वारा विकसित एक इंटरैक्टिव वेब-आधारित टूल है जो उपयोगकर्ताओं को तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें तलाशने और समझने की अनुमति देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म एक विज़ुअल इंटरफ़ेस प्रदान करता है जहां उपयोगकर्ता मॉडल प्रदर्शन पर उनके प्रभाव का निरीक्षण करने के लिए विभिन्न तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर, सक्रियण फ़ंक्शन और डेटासेट के साथ प्रयोग कर सकते हैं। TensorFlow खेल का मैदान एक मूल्यवान संसाधन है
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बड़े डेटासेट का वास्तव में क्या मतलब है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक बड़ा डेटासेट, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के भीतर, डेटा के एक संग्रह को संदर्भित करता है जो आकार और जटिलता में व्यापक है। बड़े डेटासेट का महत्व मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बढ़ाने की क्षमता में निहित है। जब कोई डेटासेट बड़ा होता है, तो इसमें शामिल होता है
एल्गोरिदम के हाइपरपैरामीटर के कुछ उदाहरण क्या हैं?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, हाइपरपैरामीटर एक एल्गोरिदम के प्रदर्शन और व्यवहार को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हाइपरपैरामीटर वे पैरामीटर हैं जो सीखने की प्रक्रिया शुरू होने से पहले सेट किए जाते हैं। इन्हें प्रशिक्षण के दौरान नहीं सीखा जाता है; इसके बजाय, वे सीखने की प्रक्रिया को ही नियंत्रित करते हैं। इसके विपरीत, मॉडल पैरामीटर प्रशिक्षण के दौरान सीखे जाते हैं, जैसे वजन
क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है?
क्लाउड कंप्यूटिंग एक प्रतिमान है जिसमें इंटरनेट पर विभिन्न कंप्यूटिंग सेवाएं प्रदान करना शामिल है। यह उपयोगकर्ताओं को भौतिक बुनियादी ढांचे के स्वामित्व या प्रबंधन की आवश्यकता के बिना, सर्वर, स्टोरेज, डेटाबेस, नेटवर्किंग, सॉफ्टवेयर और अधिक जैसे संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंचने और उपयोग करने में सक्षम बनाता है। यह मॉडल तुलनात्मक रूप से लचीलापन, मापनीयता, लागत-दक्षता और बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है
क्या जीएसएम प्रणाली लीनियर फीडबैक शिफ्ट रजिस्टरों का उपयोग करके अपने स्ट्रीम सिफर को लागू करती है?
शास्त्रीय क्रिप्टोग्राफी के क्षेत्र में, जीएसएम सिस्टम, जो मोबाइल संचार के लिए ग्लोबल सिस्टम के लिए खड़ा है, एक मजबूत स्ट्रीम सिफर बनाने के लिए 11 लीनियर फीडबैक शिफ्ट रजिस्टर (एलएफएसआर) को आपस में जोड़ता है। एकाधिक एलएफएसआर का एक साथ उपयोग करने का प्राथमिक उद्देश्य जटिलता और यादृच्छिकता को बढ़ाकर एन्क्रिप्शन तंत्र की सुरक्षा को बढ़ाना है।
क्या रिजेंडेल सिफर ने एईएस क्रिप्टोसिस्टम बनने के लिए एनआईएसटी द्वारा प्रतियोगिता कॉल जीती?
रिजेंडेल सिफर ने उन्नत एन्क्रिप्शन मानक (एईएस) क्रिप्टोसिस्टम बनने के लिए 2000 में राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईएसटी) द्वारा आयोजित प्रतियोगिता जीती। यह प्रतियोगिता एनआईएसटी द्वारा एक नए सममित कुंजी एन्क्रिप्शन एल्गोरिदम का चयन करने के लिए आयोजित की गई थी जो सुरक्षा के मानक के रूप में पुराने डेटा एन्क्रिप्शन मानक (डीईएस) को प्रतिस्थापित करेगा।
सार्वजनिक-कुंजी क्रिप्टोग्राफी (असममित क्रिप्टोग्राफी) क्या है?
सार्वजनिक-कुंजी क्रिप्टोग्राफी, जिसे असममित क्रिप्टोग्राफी के रूप में भी जाना जाता है, साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है जो निजी-कुंजी क्रिप्टोग्राफी (सममित क्रिप्टोग्राफी) में कुंजी वितरण के मुद्दे के कारण उभरी है। जबकि कुंजी वितरण वास्तव में शास्त्रीय सममित क्रिप्टोग्राफी में एक महत्वपूर्ण समस्या है, सार्वजनिक-कुंजी क्रिप्टोग्राफी ने इस समस्या को हल करने का एक तरीका पेश किया, लेकिन इसके अतिरिक्त