ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिथम क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण मॉडल, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है। ऐसा ही एक एल्गोरिदम है ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम। ग्रेडिएंट बूस्टिंग एक शक्तिशाली सामूहिक शिक्षण पद्धति है जो कई कमजोर शिक्षार्थियों को जोड़ती है, जैसे
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ईगर मोड अक्षम होने पर नियमित टेन्सरफ्लो के बजाय ईगर मोड का उपयोग करने के क्या नुकसान हैं?
TensorFlow में उत्सुक मोड एक प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस है जो संचालन के तत्काल निष्पादन की अनुमति देता है, जिससे कोड को डीबग करना और समझना आसान हो जाता है। हालाँकि, ईगर मोड अक्षम होने पर नियमित टेन्सरफ्लो की तुलना में ईगर मोड का उपयोग करने के कई नुकसान हैं। इस उत्तर में हम इन नुकसानों के बारे में विस्तार से जानेंगे। सब में महत्त्वपूर्ण
सीधे TensorFlow का उपयोग करने के बजाय पहले Keras मॉडल का उपयोग करने और फिर इसे TensorFlow अनुमानक में परिवर्तित करने का क्या फायदा है?
जब मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की बात आती है, तो केरास और टेन्सरफ्लो दोनों लोकप्रिय ढांचे हैं जो कई प्रकार की कार्यक्षमता और क्षमताएं प्रदान करते हैं। जबकि TensorFlow गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए एक शक्तिशाली और लचीली लाइब्रेरी है, Keras एक उच्च-स्तरीय एपीआई प्रदान करता है जो तंत्रिका नेटवर्क बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाता है। कुछ मामलों में, यह
BigQuery ML में किसी मॉडल का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाने के लिए किस फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है?
BigQuery ML में एक मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग किए जाने वाले फ़ंक्शन को `ML.PREDICT` कहा जाता है। BigQuery ML Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली टूल है जो उपयोगकर्ताओं को मानक SQL का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है। `ML.PREDICT` फ़ंक्शन के साथ, उपयोगकर्ता अपने प्रशिक्षित मॉडल को नए डेटा पर लागू कर सकते हैं और पूर्वानुमान उत्पन्न कर सकते हैं।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, BigQuery ML - मानक SQL के साथ मशीन लर्निंग, परीक्षा समीक्षा
आप BigQuery ML में किसी मॉडल के प्रशिक्षण आँकड़े कैसे जाँच सकते हैं?
BigQuery ML में किसी मॉडल के प्रशिक्षण आँकड़ों की जाँच करने के लिए, आप प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान किए गए अंतर्निहित कार्यों और दृश्यों का उपयोग कर सकते हैं। BigQuery ML एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को मानक SQL का उपयोग करके मशीन लर्निंग कार्य करने की अनुमति देता है, जो इसे डेटा विश्लेषकों और वैज्ञानिकों के लिए सुलभ और उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाता है। एक बार जब आप प्रशिक्षित हो जाएं
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BigQuery ML में क्रिएट मॉडल स्टेटमेंट का उद्देश्य क्या है?
BigQuery ML में CREATE MODEL स्टेटमेंट का उद्देश्य Google क्लाउड के BigQuery प्लेटफ़ॉर्म में मानक SQL का उपयोग करके एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाना है। यह कथन उपयोगकर्ताओं को जटिल कोडिंग या बाहरी उपकरणों के उपयोग की आवश्यकता के बिना मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने की अनुमति देता है। क्रिएट मॉडल स्टेटमेंट का उपयोग करते समय, उपयोगकर्ता
आप BigQuery ML तक कैसे पहुंच सकते हैं?
BigQuery ML तक पहुंचने के लिए, आपको चरणों की एक श्रृंखला का पालन करना होगा जिसमें अपना Google क्लाउड प्रोजेक्ट सेट करना, आवश्यक API सक्षम करना, BigQuery डेटासेट बनाना और अंत में, मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए SQL क्वेरी निष्पादित करना शामिल है। सबसे पहले, आपको एक Google क्लाउड प्रोजेक्ट बनाना होगा या किसी मौजूदा का उपयोग करना होगा। यह
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BigQuery ML द्वारा समर्थित तीन प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडल कौन से हैं?
BigQuery ML Google क्लाउड द्वारा पेश किया गया एक शक्तिशाली टूल है जो उपयोगकर्ताओं को BigQuery में मानक SQL का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। यह BigQuery वातावरण के भीतर मशीन सीखने की क्षमताओं का एक सहज एकीकरण प्रदान करता है, जिससे डेटा आंदोलन या जटिल डेटा प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। BigQuery ML के साथ काम करते समय, वहाँ 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
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Google Kubernetes इंजन (GKE) पर Kubeflow स्थापित करने के क्या लाभ हैं?
Google Kubernetes इंजन (GKE) पर Kubeflow इंस्टॉल करने से मशीन लर्निंग के क्षेत्र में कई लाभ मिलते हैं। क्यूबफ़्लो, कुबेरनेट्स के शीर्ष पर बनाया गया एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है, जो मशीन लर्निंग वर्कलोड चलाने के लिए एक स्केलेबल और पोर्टेबल वातावरण प्रदान करता है। दूसरी ओर, GKE, Google क्लाउड द्वारा प्रबंधित Kubernetes सेवा है जो परिनियोजन को सरल बनाती है