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
प्रशिक्षण शिक्षण एल्गोरिदम की मापनीयता क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण शिक्षण एल्गोरिदम की मापनीयता एक महत्वपूर्ण पहलू है। यह बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने और डेटासेट का आकार बढ़ने पर इसके प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम की क्षमता को संदर्भित करता है। जटिल मॉडलों और बड़े पैमाने पर डेटासेट से निपटने के दौरान यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है
अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम कैसे बनाएं?
अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने की प्रक्रिया में कई चरण और विचार शामिल हैं। इस उद्देश्य के लिए एक एल्गोरिदम विकसित करने के लिए, अदृश्य डेटा की प्रकृति को समझना आवश्यक है और इसका उपयोग मशीन सीखने के कार्यों में कैसे किया जा सकता है। आइए इसके आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने के लिए एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण की व्याख्या करें
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ऐसे एल्गोरिदम बनाने का क्या मतलब है जो डेटा के आधार पर सीखते हैं, भविष्यवाणी करते हैं और निर्णय लेते हैं?
ऐसे एल्गोरिदम बनाना जो डेटा के आधार पर सीखें, परिणामों की भविष्यवाणी करें और निर्णय लें, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में मशीन लर्निंग के मूल में है। इस प्रक्रिया में डेटा का उपयोग करके मॉडलों को प्रशिक्षित करना और उन्हें पैटर्न को सामान्य बनाने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां या निर्णय लेने की अनुमति देना शामिल है। Google क्लाउड मशीन के संदर्भ में
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Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की पूर्वानुमान सेवा का उपयोग करने में क्या चरण शामिल हैं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं। यह सेवा, जो Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है, प्रशिक्षित मॉडलों पर पूर्वानुमान चलाने के लिए सर्वर रहित समाधान प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता ध्यान केंद्रित कर सकते हैं
किसी निर्यातित मॉडल को उत्पादन में परोसने के लिए प्राथमिक विकल्प क्या हैं?
जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में उत्पादन में एक निर्यातित मॉडल की सेवा की बात आती है, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के संदर्भ में, तो कई प्राथमिक विकल्प उपलब्ध हैं। ये विकल्प मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और परोसने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, प्रत्येक के अपने फायदे और विचार हैं।
TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन क्या करता है?
TensorFlow में "export_savenmodel" फ़ंक्शन प्रशिक्षित मॉडलों को ऐसे प्रारूप में निर्यात करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसे आसानी से तैनात किया जा सकता है और भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को अपने TensorFlow मॉडल को सहेजने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल आर्किटेक्चर और सीखे गए पैरामीटर दोनों शामिल हैं, एक मानकीकृत प्रारूप में जिसे SaveModel कहा जाता है। सेव्डमॉडल प्रारूप है
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