مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، تیار کیے جانے والے ماڈلز کی کارکردگی اور تاثیر کو یقینی بنانے کے لیے کئی حدود ہیں جن پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ حدود مختلف پہلوؤں سے پیدا ہوسکتی ہیں جیسے کمپیوٹیشنل وسائل، میموری کی رکاوٹیں، ڈیٹا کوالٹی، اور ماڈل کی پیچیدگی۔ بڑے ڈیٹا سیٹس کو انسٹال کرنے کی بنیادی حدود میں سے ایک
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس
کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
مشین لرننگ مصنوعی ذہانت کے دائرے میں مکالماتی معاونت میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ مکالماتی معاونت میں ایسے نظام بنانا شامل ہے جو صارفین کے ساتھ بات چیت میں مشغول ہو سکیں، ان کے سوالات کو سمجھ سکیں اور متعلقہ جوابات فراہم کر سکیں۔ یہ ٹیکنالوجی بڑے پیمانے پر چیٹ بوٹس، ورچوئل اسسٹنٹس، کسٹمر سروس ایپلی کیشنز اور بہت کچھ میں استعمال ہوتی ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین کے تناظر میں
TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
TensorFlow پلے گراؤنڈ ایک انٹرایکٹو ویب پر مبنی ٹول ہے جسے گوگل نے تیار کیا ہے جو صارفین کو نیورل نیٹ ورکس کی بنیادی باتوں کو دریافت کرنے اور سمجھنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم ایک بصری انٹرفیس فراہم کرتا ہے جہاں صارفین مختلف نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز، ایکٹیویشن فنکشنز، اور ڈیٹا سیٹس کے ساتھ تجربہ کر سکتے ہیں تاکہ ماڈل کی کارکردگی پر ان کے اثرات کا مشاہدہ کیا جا سکے۔ TensorFlow کھیل کا میدان اس کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہے۔
بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے دائرے میں ایک بڑا ڈیٹاسیٹ، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے اندر، ڈیٹا کے ایک مجموعہ سے مراد ہے جو سائز اور پیچیدگی میں وسیع ہے۔ ایک بڑے ڈیٹاسیٹ کی اہمیت مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی اور درستگی کو بڑھانے کی صلاحیت میں مضمر ہے۔ جب ڈیٹاسیٹ بڑا ہوتا ہے تو اس میں ہوتا ہے۔
الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
مشین لرننگ کے دائرے میں، ہائپر پیرامیٹر الگورتھم کی کارکردگی اور رویے کا تعین کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ Hyperparameters وہ پیرامیٹرز ہیں جو سیکھنے کا عمل شروع ہونے سے پہلے سیٹ کیے جاتے ہیں۔ وہ تربیت کے دوران نہیں سیکھے جاتے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ سیکھنے کے عمل کو خود کنٹرول کرتے ہیں۔ اس کے برعکس، ماڈل پیرامیٹرز تربیت کے دوران سیکھے جاتے ہیں، جیسے وزن
کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے؟
کلاؤڈ کمپیوٹنگ ایک ایسا نمونہ ہے جس میں انٹرنیٹ پر مختلف کمپیوٹنگ خدمات کی فراہمی شامل ہے۔ یہ صارفین کو وسائل کی وسیع رینج تک رسائی اور استعمال کرنے کے قابل بناتا ہے، جیسے کہ سرورز، سٹوریج، ڈیٹا بیس، نیٹ ورکنگ، سافٹ ویئر، اور بہت کچھ، بغیر فزیکل انفراسٹرکچر کے مالک ہونے یا اس کا انتظام کرنے کی ضرورت کے۔ یہ ماڈل مقابلے میں لچک، توسیع پذیری، لاگت کی کارکردگی، اور بہتر کارکردگی پیش کرتا ہے۔
کیا جی ایس ایم سسٹم لائنر فیڈ بیک شفٹ رجسٹر کا استعمال کرتے ہوئے اپنے اسٹریم سائفر کو نافذ کرتا ہے؟
کلاسیکی کرپٹوگرافی کے دائرے میں، GSM سسٹم، جس کا مطلب گلوبل سسٹم فار موبائل کمیونیکیشن ہے، ایک مضبوط اسٹریم سائفر بنانے کے لیے 11 لکیری فیڈ بیک شفٹ رجسٹر (LFSRs) کو باہم مربوط کرتا ہے۔ مل کر متعدد LFSRs کو استعمال کرنے کا بنیادی مقصد پیچیدگی اور بے ترتیب پن کو بڑھا کر خفیہ کاری کے طریقہ کار کی حفاظت کو بڑھانا ہے۔
کیا Rijndael cipher نے NIST کی طرف سے AES کرپٹو سسٹم بننے کے لیے مقابلہ کال جیت لی؟
Rijndael cipher نے 2000 میں نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف اسٹینڈرڈز اینڈ ٹیکنالوجی (NIST) کے ذریعہ ایڈوانسڈ انکرپشن سٹینڈرڈ (AES) کرپٹو سسٹم بننے کا مقابلہ جیت لیا۔ یہ مقابلہ NIST کی طرف سے ایک نئے ہم آہنگ کلیدی خفیہ کاری الگورتھم کو منتخب کرنے کے لیے منعقد کیا گیا تھا جو محفوظ کرنے کے معیار کے طور پر عمر رسیدہ ڈیٹا انکرپشن سٹینڈرڈ (DES) کی جگہ لے گا۔
عوامی کلیدی خفیہ نگاری (غیر متناسب خفیہ نگاری) کیا ہے؟
عوامی کلیدی خفیہ نگاری، جسے غیر متناسب کرپٹوگرافی بھی کہا جاتا ہے، سائبرسیکیوریٹی کے میدان میں ایک بنیادی تصور ہے جو نجی کلیدی خفیہ نگاری (سمیٹرک کرپٹوگرافی) میں کلیدی تقسیم کے مسئلے کی وجہ سے سامنے آیا ہے۔ اگرچہ کلیدی تقسیم درحقیقت کلاسیکی ہم آہنگی خفیہ نگاری میں ایک اہم مسئلہ ہے، عوامی کلیدی خفیہ نگاری نے اس مسئلے کو حل کرنے کا ایک طریقہ پیش کیا، لیکن اس کے علاوہ متعارف کرایا گیا
گوگل ویژن API میں آبجیکٹ کی شناخت کے لیے کچھ پہلے سے طے شدہ زمرے کیا ہیں؟
گوگل ویژن API، گوگل کلاؤڈ کی مشین لرننگ کی صلاحیتوں کا ایک حصہ، تصویر کو سمجھنے کی اعلیٰ خصوصیات پیش کرتا ہے، بشمول آبجیکٹ کی شناخت۔ آبجیکٹ کی شناخت کے تناظر میں، API تصاویر کے اندر موجود اشیاء کی درست شناخت کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ زمروں کا ایک سیٹ استعمال کرتا ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ زمرے API کے مشین لرننگ ماڈلز کی درجہ بندی کرنے کے لیے حوالہ پوائنٹس کے طور پر کام کرتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API, اعلی درجے کی تصاویر کی تفہیم, آبجیکٹ کا پتہ لگانا