एक हॉट एन्कोडिंग क्या है?
हॉट एन्कोडिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग अक्सर गहन शिक्षण के क्षेत्र में किया जाता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में। TensorFlow में, एक लोकप्रिय डीप लर्निंग लाइब्रेरी, एक हॉट एन्कोडिंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा को एक प्रारूप में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है जिसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा आसानी से संसाधित किया जा सकता है। में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow डीप लर्निंग लाइब्रेरी, टीएफलर्न
क्लाउड शेल को कैसे कॉन्फ़िगर करें?
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) में क्लाउड शेल को कॉन्फ़िगर करने के लिए, आपको कुछ चरणों का पालन करना होगा। क्लाउड शेल एक वेब-आधारित, इंटरैक्टिव शेल वातावरण है जो पहले से इंस्टॉल किए गए टूल और लाइब्रेरी के साथ वर्चुअल मशीन (वीएम) तक पहुंच प्रदान करता है। यह आपको अपने GCP संसाधनों को प्रबंधित करने और बिना किसी आवश्यकता के विभिन्न कार्य करने की अनुमति देता है
Google क्लाउड कंसोल और Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म में अंतर कैसे करें?
Google क्लाउड कंसोल और Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, Google क्लाउड सेवाओं के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर दो अलग-अलग घटक हैं। हालाँकि वे निकट से संबंधित हैं, लेकिन Google क्लाउड वातावरण को प्रभावी ढंग से नेविगेट करने और उपयोग करने के लिए उनके बीच के अंतर को समझना महत्वपूर्ण है। Google क्लाउड कंसोल, जिसे GCP कंसोल के नाम से भी जाना जाता है
क्या डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाली विशेषताएं संख्यात्मक प्रारूप में होनी चाहिए और फीचर कॉलम में व्यवस्थित होनी चाहिए?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से क्लाउड में प्रशिक्षण मॉडल के लिए बड़े डेटा के संदर्भ में, डेटा का प्रतिनिधित्व सीखने की प्रक्रिया की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। विशेषताएँ, जो डेटा की व्यक्तिगत मापने योग्य गुण या विशेषताएँ हैं, आमतौर पर फ़ीचर कॉलम में व्यवस्थित की जाती हैं। जबकि यह है
मशीन लर्निंग में सीखने की दर क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में सीखने की दर एक महत्वपूर्ण मॉडल ट्यूनिंग पैरामीटर है। यह पिछले प्रशिक्षण चरण से प्राप्त जानकारी के आधार पर, प्रत्येक प्रशिक्षण चरण पुनरावृत्ति पर चरण आकार निर्धारित करता है। सीखने की दर को समायोजित करके, हम उस दर को नियंत्रित कर सकते हैं जिस पर मॉडल प्रशिक्षण डेटा से सीखता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में और कदम, क्लाउड में प्रशिक्षण मॉडल के लिए बड़ा डेटा
क्या आमतौर पर प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बीच अनुशंसित डेटा विभाजन तदनुसार 80% से 20% के करीब है?
मशीन लर्निंग मॉडल में प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बीच सामान्य विभाजन तय नहीं है और विभिन्न कारकों के आधार पर भिन्न हो सकता है। हालाँकि, आम तौर पर प्रशिक्षण के लिए डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा आवंटित करने की सिफारिश की जाती है, आमतौर पर लगभग 70-80%, और शेष हिस्से को मूल्यांकन के लिए आरक्षित किया जाता है, जो लगभग 20-30% होगा। यह विभाजन यह सुनिश्चित करता है
क्या बड़े डेटा के साथ एमएल मॉडल के अधिक कुशल प्रशिक्षण के लिए कंप्यूटिंग को स्टोरेज से अलग करने के लिए Google क्लाउड समाधान का उपयोग किया जा सकता है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में बड़े डेटा के साथ मशीन लर्निंग मॉडल का कुशल प्रशिक्षण एक महत्वपूर्ण पहलू है। Google विशेष समाधान प्रदान करता है जो कुशल प्रशिक्षण प्रक्रियाओं को सक्षम करते हुए, स्टोरेज से कंप्यूटिंग को अलग करने की अनुमति देता है। ये समाधान, जैसे कि Google क्लाउड मशीन लर्निंग, GCP BigQuery और ओपन डेटासेट, आगे बढ़ने के लिए एक व्यापक रूपरेखा प्रदान करते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, GCP BigQuery और खुले डेटासेट
क्या Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन (सीएमएलई) स्वचालित संसाधन अधिग्रहण और कॉन्फ़िगरेशन की पेशकश करता है और मॉडल का प्रशिक्षण समाप्त होने के बाद संसाधन शटडाउन को संभालता है?
क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन (सीएमएलई) वितरित और समानांतर तरीके से मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली उपकरण है। हालाँकि, यह स्वचालित संसाधन अधिग्रहण और कॉन्फ़िगरेशन की पेशकश नहीं करता है, न ही यह मॉडल का प्रशिक्षण समाप्त होने के बाद संसाधन शटडाउन को संभालता है। इस उत्तर में, हम करेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, GCP BigQuery और खुले डेटासेट
क्या बिना किसी रुकावट के मनमाने ढंग से बड़े डेटा सेट पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव है?
बड़े डेटासेट पर मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक आम बात है। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटासेट का आकार प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान चुनौतियाँ और संभावित अड़चनें पैदा कर सकता है। आइए मनमाने ढंग से बड़े डेटासेट पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की संभावना पर चर्चा करें
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, GCP BigQuery और खुले डेटासेट
सीएमएलई का उपयोग करते समय, क्या संस्करण बनाने के लिए निर्यातित मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है?
संस्करण बनाने के लिए सीएमएलई (क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन) का उपयोग करते समय, निर्यात किए गए मॉडल का स्रोत निर्दिष्ट करना आवश्यक है। यह आवश्यकता कई कारणों से महत्वपूर्ण है, जिसे इस उत्तर में विस्तार से बताया जाएगा। सबसे पहले, आइए समझें कि "निर्यातित मॉडल" का क्या मतलब है। सीएमएलई के संदर्भ में, एक निर्यातित मॉडल