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
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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
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एक हॉट एन्कोडिंग क्या है?
वन हॉट एन्कोडिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा प्रोसेसिंग में श्रेणीबद्ध चर को बाइनरी वैक्टर के रूप में दर्शाने के लिए किया जाता है। एल्गोरिदम के साथ काम करते समय यह विशेष रूप से उपयोगी होता है जो स्पष्ट और सरल अनुमानकों जैसे सीधे श्रेणीबद्ध डेटा को संभाल नहीं सकता है। इस उत्तर में, हम एक हॉट एन्कोडिंग की अवधारणा, इसके उद्देश्य और का पता लगाएंगे
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TensorFlow कैसे स्थापित करें?
TensorFlow मशीन लर्निंग के लिए एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। इसे इंस्टॉल करने के लिए आपको सबसे पहले Python इंस्टॉल करना होगा। कृपया सावधान रहें कि अनुकरणीय पायथन और टेन्सरफ्लो निर्देश केवल सादे और सरल अनुमानकों के लिए एक सार संदर्भ के रूप में काम करते हैं। TensorFlow 2.x संस्करण का उपयोग करने पर विस्तृत निर्देश बाद की सामग्रियों में दिए जाएंगे। अगर आप चाहें तो
क्या डब्ल्यू और बी पैरामीटर्स को अपडेट करने की प्रक्रिया को मशीन लर्निंग का प्रशिक्षण चरण कहना सही है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक प्रशिक्षण चरण प्रशिक्षण चरण के दौरान एक मॉडल के मापदंडों, विशेष रूप से वजन (डब्ल्यू) और पूर्वाग्रह (बी) को अद्यतन करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। ये पैरामीटर महत्वपूर्ण हैं क्योंकि ये पूर्वानुमान लगाने में मॉडल के व्यवहार और प्रभावशीलता को निर्धारित करते हैं। इसलिए, यह कहना वास्तव में सही है
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Tensorflow 1 और Tensorflow 2 संस्करणों के बीच आइरिस डेटासेट को लोड करने और प्रशिक्षित करने में मुख्य अंतर क्या हैं?
आईरिस डेटासेट को लोड करने और प्रशिक्षित करने के लिए प्रदान किया गया मूल कोड TensorFlow 1 के लिए डिज़ाइन किया गया था और यह TensorFlow 2 के साथ काम नहीं कर सकता है। यह विसंगति TensorFlow के इस नए संस्करण में पेश किए गए कुछ परिवर्तनों और अपडेट के कारण उत्पन्न होती है, जिसे बाद में विस्तार से कवर किया जाएगा। ऐसे विषय जो सीधे तौर पर TensorFlow से संबंधित होंगे
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पायथन में ज्यूपिटर में टेन्सरफ्लो डेटासेट कैसे लोड करें और अनुमानकों को प्रदर्शित करने के लिए उनका उपयोग कैसे करें?
TensorFlow डेटासेट (TFDS) TensorFlow के साथ उपयोग के लिए तैयार डेटासेट का एक संग्रह है, जो मशीन सीखने के कार्यों के लिए विभिन्न डेटासेट तक पहुंचने और हेरफेर करने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है। दूसरी ओर, अनुमानक उच्च-स्तरीय टेन्सरफ़्लो एपीआई हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाते हैं। Python का उपयोग करके Jupyter में TensorFlow डेटासेट लोड करना और प्रदर्शित करना
हानि फ़ंक्शन एल्गोरिथम क्या है?
हानि फ़ंक्शन एल्गोरिथ्म मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण घटक है, विशेष रूप से सादे और सरल अनुमानकों का उपयोग करके मॉडल का अनुमान लगाने के संदर्भ में। इस डोमेन में, हानि फ़ंक्शन एल्गोरिदम एक मॉडल के अनुमानित मूल्यों और देखे गए वास्तविक मूल्यों के बीच विसंगति को मापने के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य करता है।
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अनुमानक एल्गोरिथ्म क्या है?
अनुमानक एल्गोरिदम मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मूलभूत घटक है। यह इनपुट सुविधाओं और आउटपुट लेबल के बीच संबंधों का आकलन करके प्रशिक्षण और भविष्यवाणी प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अनुमानकों का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल के विकास को सरल बनाने के लिए किया जाता है
अनुमानक क्या हैं?
अनुमानक मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे देखे गए डेटा के आधार पर अज्ञात मापदंडों या कार्यों का अनुमान लगाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अनुमानकों का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। इस उत्तर में, हम अनुमानकों की अवधारणा को गहराई से समझेंगे और उनकी व्याख्या करेंगे
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