क्या कोई एंड्रॉइड मोबाइल एप्लिकेशन है जिसका उपयोग Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के प्रबंधन के लिए किया जा सकता है?
हाँ, ऐसे कई Android मोबाइल एप्लिकेशन हैं जिनका उपयोग Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) को प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है। ये एप्लिकेशन डेवलपर्स और सिस्टम प्रशासकों को चलते-फिरते अपने क्लाउड संसाधनों की निगरानी, प्रबंधन और समस्या निवारण की सुविधा प्रदान करते हैं। ऐसा ही एक एप्लिकेशन आधिकारिक Google क्लाउड कंसोल ऐप है, जो Google Play Store पर उपलब्ध है।
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म को प्रबंधित करने के तरीके क्या हैं?
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) के प्रबंधन में संसाधनों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने, प्रदर्शन की निगरानी करने और सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न प्रकार के टूल और तकनीकों का उपयोग करना शामिल है। जीसीपी को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के कई तरीके हैं, जिनमें से प्रत्येक विकास और प्रबंधन जीवनचक्र में एक विशिष्ट उद्देश्य को पूरा करता है। 1. Google क्लाउड कंसोल: Google क्लाउड कंसोल एक वेब-आधारित है
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, भूमिका, GCP डेवलपर और प्रबंधन उपकरण
क्या केरस TFlearn से बेहतर डीप लर्निंग टेन्सरफ्लो लाइब्रेरी है?
केरास और टीएफलर्न दो लोकप्रिय डीप लर्निंग लाइब्रेरी हैं जो Google द्वारा विकसित मशीन लर्निंग के लिए एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स लाइब्रेरी TensorFlow के शीर्ष पर बनाई गई हैं। जबकि केरास और टीएफलर्न दोनों का लक्ष्य तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण की प्रक्रिया को सरल बनाना है, दोनों के बीच अंतर हैं जो विशिष्ट के आधार पर किसी को बेहतर विकल्प बना सकते हैं।
TensorFlow 2.0 और बाद के संस्करण में, सत्रों का अब सीधे उपयोग नहीं किया जाता है। क्या उनका उपयोग करने का कोई कारण है?
TensorFlow 2.0 और बाद के संस्करणों में, सत्र की अवधारणा, जो TensorFlow के पुराने संस्करणों में एक मूलभूत तत्व था, को हटा दिया गया है। ग्राफ़ या ग्राफ़ के कुछ हिस्सों को निष्पादित करने के लिए TensorFlow 1.x में सत्रों का उपयोग किया गया था, जिससे गणना कब और कहाँ होती है, इस पर नियंत्रण की अनुमति मिलती है। हालाँकि, TensorFlow 2.0 की शुरूआत के साथ, उत्सुक निष्पादन हो गया
Google Vision API में ऑब्जेक्ट पहचान के लिए कुछ पूर्वनिर्धारित श्रेणियां क्या हैं?
Google विज़न एपीआई, Google क्लाउड की मशीन सीखने की क्षमताओं का एक हिस्सा, ऑब्जेक्ट पहचान सहित उन्नत छवि समझ कार्यक्षमता प्रदान करता है। ऑब्जेक्ट पहचान के संदर्भ में, एपीआई छवियों के भीतर वस्तुओं की सटीक पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित श्रेणियों का एक सेट नियोजित करता है। ये पूर्वनिर्धारित श्रेणियां एपीआई के मशीन लर्निंग मॉडल को वर्गीकृत करने के लिए संदर्भ बिंदु के रूप में काम करती हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, वस्तुओं का पता लगाना
वैक्टर के रूप में शब्दों के प्रतिनिधित्व के प्लॉट के लिए उचित अक्षों को स्वचालित रूप से निर्दिष्ट करने के लिए कोई एम्बेडिंग परत का उपयोग कैसे कर सकता है?
वैक्टर के रूप में शब्द प्रतिनिधित्व को देखने के लिए उचित अक्षों को स्वचालित रूप से निर्दिष्ट करने के लिए एक एम्बेडिंग परत का उपयोग करने के लिए, हमें शब्द एम्बेडिंग की मूलभूत अवधारणाओं और तंत्रिका नेटवर्क में उनके अनुप्रयोग में गहराई से जाने की आवश्यकता है। शब्द एम्बेडिंग एक सतत वेक्टर स्थान में शब्दों का सघन वेक्टर प्रतिनिधित्व है जो शब्दों के बीच अर्थ संबंधी संबंधों को पकड़ता है। ये एम्बेडिंग हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow के साथ तंत्रिका संरचित लर्निंग, तंत्रिका संरचित लर्निंग फ्रेमवर्क अवलोकन
सीएनएन में अधिकतम पूलिंग का उद्देश्य क्या है?
मैक्स पूलिंग कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) में एक महत्वपूर्ण ऑपरेशन है जो फीचर निष्कर्षण और आयामीता में कमी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। छवि वर्गीकरण कार्यों के संदर्भ में, फीचर मानचित्रों को डाउनसैंपल करने के लिए कनवल्शनल परतों के बाद अधिकतम पूलिंग लागू की जाती है, जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करते हुए महत्वपूर्ण सुविधाओं को बनाए रखने में मदद करती है। प्राथमिक उद्देश्य
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, कपड़े की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए TensorFlow का उपयोग करना
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया को छवि पहचान पर कैसे लागू किया जाता है?
छवि पहचान कार्यों पर लागू कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) प्रक्रिया में फ़ीचर निष्कर्षण एक महत्वपूर्ण कदम है। सीएनएन में, फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया में सटीक वर्गीकरण की सुविधा के लिए इनपुट छवियों से सार्थक सुविधाओं का निष्कर्षण शामिल है। यह प्रक्रिया आवश्यक है क्योंकि छवियों से कच्चे पिक्सेल मान सीधे वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। द्वारा
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, कपड़े की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए TensorFlow का उपयोग करना
क्या TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शन का उपयोग करना आवश्यक है?
TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के दायरे में, एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शंस का उपयोग एक पूर्ण आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह मॉडल के प्रदर्शन और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। अतुल्यकालिक शिक्षण कार्य गणनाओं को निष्पादित करने की अनुमति देकर मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, टेंसरफ्लो.जेएस, वर्गीकरण करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण
TensorFlow Keras टोकनेज़र API शब्दों की अधिकतम संख्या पैरामीटर क्या है?
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई टेक्स्ट डेटा के कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों में एक महत्वपूर्ण कदम है। TensorFlow Keras में टोकनाइज़र इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करते समय, सेट किए जा सकने वाले मापदंडों में से एक `num_words` पैरामीटर है, जो आवृत्ति के आधार पर रखे जाने वाले शब्दों की अधिकतम संख्या निर्दिष्ट करता है