एक तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यप्रणाली से प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक मूलभूत घटक है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग के क्षेत्र में। तंत्रिका नेटवर्क को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों को संसाधित करने और व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उन्हें भविष्यवाणियां करने, पैटर्न पहचानने और हल करने की अनुमति मिलती 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
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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
हाइब्रिड सेटअप में एमएल मॉडल चलाने के बारे में क्या ख्याल है, मौजूदा मॉडल स्थानीय रूप से चल रहे हैं और परिणाम क्लाउड पर भेजे गए हैं?
हाइब्रिड सेटअप में मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल चलाना, जहां मौजूदा मॉडल स्थानीय रूप से निष्पादित होते हैं और उनके परिणाम क्लाउड पर भेजे जाते हैं, लचीलेपन, स्केलेबिलिटी और लागत-प्रभावशीलता के संदर्भ में कई लाभ प्रदान कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण स्थानीय और क्लाउड-आधारित कंप्यूटिंग संसाधनों दोनों की ताकत का लाभ उठाता है, जिससे संगठनों को अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे का उपयोग करने की अनुमति मिलती है
कागल कर्नेल के पास किस प्रकार के उपयोगकर्ता हैं?
कागल कर्नेल एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के विभिन्न पहलुओं में रुचि रखने वाले उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करता है। कागल कर्नेल का उपयोगकर्ता आधार विविध है और इसमें क्षेत्र के शुरुआती और विशेषज्ञ दोनों शामिल हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म एक सहयोगी वातावरण के रूप में कार्य करता है जहाँ उपयोगकर्ता साझा कर सकते हैं, अन्वेषण कर सकते हैं और निर्माण कर सकते हैं
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वितरित प्रशिक्षण के क्या नुकसान हैं?
कई कंप्यूटिंग संसाधनों का लाभ उठाकर प्रशिक्षण प्रक्रिया में तेजी लाने की क्षमता के कारण हाल के वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में वितरित प्रशिक्षण ने महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है। हालाँकि, यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि वितरित प्रशिक्षण से जुड़े कई नुकसान भी हैं। आइए एक व्यापक जानकारी प्रदान करते हुए इन कमियों के बारे में विस्तार से जानें
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एनएलजी के क्या नुकसान हैं?
नेचुरल लैंग्वेज जेनरेशन (एनएलजी) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र है जो संरचित डेटा के आधार पर मानव-जैसा पाठ या भाषण उत्पन्न करने पर केंद्रित है। जबकि एनएलजी ने महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है और इसे विभिन्न डोमेन में सफलतापूर्वक लागू किया गया है, यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि इस तकनीक से जुड़े कई नुकसान हैं। आइये कुछ अन्वेषण करें
AI मॉडल में बड़ा डेटा कैसे लोड करें?
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की प्रक्रिया में एआई मॉडल में बड़ा डेटा लोड करना एक महत्वपूर्ण कदम है। इसमें सटीक और सार्थक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से संभालना शामिल है। हम विशेष रूप से Google का उपयोग करके बड़े डेटा को AI मॉडल में लोड करने में शामिल विभिन्न चरणों और तकनीकों का पता लगाएंगे
एक मॉडल की सेवा करने का क्या मतलब है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के संदर्भ में एक मॉडल की सेवा करना एक उत्पादन वातावरण में भविष्यवाणियां करने या अन्य कार्य करने के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल उपलब्ध कराने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें मॉडल को सर्वर या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर तैनात करना शामिल है जहां यह इनपुट डेटा प्राप्त कर सकता है, इसे संसाधित कर सकता है और वांछित आउटपुट उत्पन्न कर सकता है।
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