टेंसरबोर्ड क्या है?
TensorBoard मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो आमतौर पर Google की ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी TensorFlow से जुड़ा हुआ है। इसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का एक सूट प्रदान करके उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को समझने, डिबग करने और अनुकूलित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorBoard उपयोगकर्ताओं को उनके विभिन्न पहलुओं की कल्पना करने की अनुमति देता है
टेंसरफ्लो क्या है?
TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका व्यापक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उपयोग किया जाता है। इसे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने और तैनात करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorFlow विशेष रूप से अपने लचीलेपन, स्केलेबिलिटी और उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है, जो इसे दोनों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बनाता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों
क्लासिफायरियर क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक क्लासिफायरियर एक मॉडल है जिसे किसी दिए गए इनपुट डेटा बिंदु की श्रेणी या वर्ग की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह पर्यवेक्षित शिक्षण में एक मौलिक अवधारणा है, जहां एल्गोरिदम अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखता है। विभिन्न अनुप्रयोगों में क्लासिफायर का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है
बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए कोई Google क्लाउड में AI मॉडल कैसे बनाना शुरू कर सकता है?
बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल बनाने की यात्रा शुरू करने के लिए, किसी को एक संरचित दृष्टिकोण का पालन करना चाहिए जिसमें कई प्रमुख चरण शामिल हों। इन चरणों में मशीन लर्निंग की मूल बातें समझना, Google क्लाउड की AI सेवाओं से परिचित होना, विकास का माहौल स्थापित करना, तैयारी करना और
Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट कैसे लोड करें?
Google Colaboratory में TensorFlow डेटासेट लोड करने के लिए, आप नीचे दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं। TensorFlow डेटासेट, TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह है। यह विभिन्न प्रकार के डेटासेट प्रदान करता है, जो इसे मशीन सीखने के कार्यों के लिए सुविधाजनक बनाता है। Google Colaboratory, जिसे Colab के नाम से भी जाना जाता है, Google द्वारा प्रदान की जाने वाली एक निःशुल्क क्लाउड सेवा है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
क्या उन्नत खोज क्षमताएं मशीन लर्निंग का उपयोग मामला है?
उन्नत खोज क्षमताएं वास्तव में मशीन लर्निंग (एमएल) का एक प्रमुख उपयोग मामला है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्नत खोज क्षमताओं के संदर्भ में, मशीन लर्निंग अधिक प्रासंगिक और सटीक प्रदान करके खोज अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है
क्या बैच आकार, युग और डेटासेट आकार सभी हाइपरपैरामीटर हैं?
बैच आकार, युग और डेटासेट आकार वास्तव में मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण पहलू हैं और इन्हें आमतौर पर हाइपरपैरामीटर के रूप में जाना जाता है। इस अवधारणा को समझने के लिए, आइए प्रत्येक शब्द पर व्यक्तिगत रूप से गौर करें। बैच आकार: बैच आकार एक हाइपरपैरामीटर है जो प्रशिक्षण के दौरान मॉडल के वजन को अद्यतन करने से पहले संसाधित नमूनों की संख्या को परिभाषित करता है। यह चलता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, मशीन सीखने के 7 चरण
क्या TensorBoard को ऑनलाइन इस्तेमाल किया जा सकता है?
हाँ, कोई मशीन लर्निंग मॉडल को विज़ुअलाइज़ करने के लिए TensorBoard का ऑनलाइन उपयोग कर सकता है। TensorBoard एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो Google द्वारा विकसित एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क TensorFlow के साथ आता है। यह आपको अपने मशीन लर्निंग मॉडल के विभिन्न पहलुओं को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है, जैसे मॉडल ग्राफ़, प्रशिक्षण मेट्रिक्स और एम्बेडिंग। इनकी कल्पना करके
उदाहरण में प्रयुक्त आइरिस डेटा सेट कहां मिल सकता है?
उदाहरण में प्रयुक्त आइरिस डेटासेट को खोजने के लिए कोई इसे यूसीआई मशीन लर्निंग रिपॉजिटरी के माध्यम से एक्सेस कर सकता है। आइरिस डेटासेट वर्गीकरण कार्यों के लिए मशीन लर्निंग के क्षेत्र में आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला डेटासेट है, विशेष रूप से विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रदर्शित करने में इसकी सादगी और प्रभावशीलता के कारण शैक्षिक संदर्भों में। यूसीआई मशीन
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, सादा और सरल अनुमानक
क्या एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण की आवश्यकता है, हालांकि इसमें कोई लेबल डेटा नहीं है?
मशीन लर्निंग में एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि इसका उद्देश्य पूर्वनिर्धारित लेबल के बिना डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को ढूंढना है। हालाँकि, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग शामिल नहीं है, फिर भी मॉडल को डेटा की अंतर्निहित संरचना को सीखने के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है।