نیورل نیٹ ورک کیا ہے؟
نیورل نیٹ ورک ایک کمپیوٹیشنل ماڈل ہے جو انسانی دماغ کی ساخت اور کام سے متاثر ہوتا ہے۔ یہ مصنوعی ذہانت کا ایک بنیادی جزو ہے، خاص طور پر مشین لرننگ کے میدان میں۔ عصبی نیٹ ورکس کو ڈیٹا میں پیچیدہ نمونوں اور رشتوں پر کارروائی اور تشریح کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے وہ پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں، پیٹرن کو پہچان سکتے ہیں اور حل کر سکتے ہیں۔
کیا ڈیٹا کی نمائندگی کرنے والی خصوصیات کو عددی شکل میں ہونا چاہیے اور فیچر کالموں میں منظم ہونا چاہیے؟
مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر کلاؤڈ میں ٹریننگ ماڈلز کے لیے بڑے ڈیٹا کے تناظر میں، ڈیٹا کی نمائندگی سیکھنے کے عمل کی کامیابی میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ خصوصیات، جو کہ انفرادی طور پر قابل پیمائش خصوصیات یا ڈیٹا کی خصوصیات ہیں، عام طور پر فیچر کالم میں ترتیب دی جاتی ہیں۔ جبکہ یہ ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مزید اقدامات, بادل میں ٹریننگ ماڈلز کے ل Big بڑا ڈیٹا
مشین لرننگ میں سیکھنے کی شرح کیا ہے؟
مشین لرننگ کے تناظر میں سیکھنے کی شرح ایک اہم ماڈل ٹیوننگ پیرامیٹر ہے۔ یہ پچھلے تربیتی مرحلے سے حاصل کردہ معلومات کی بنیاد پر ہر تربیتی مرحلے کے اعادہ پر قدم کے سائز کا تعین کرتا ہے۔ سیکھنے کی شرح کو ایڈجسٹ کرکے، ہم اس شرح کو کنٹرول کرسکتے ہیں جس پر ماڈل ٹریننگ ڈیٹا سے سیکھتا ہے اور
کیا عام طور پر تجویز کردہ ڈیٹا کو تربیت اور تشخیص کے درمیان 80% سے 20% کے قریب تقسیم کیا جاتا ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز میں تربیت اور تشخیص کے درمیان معمول کی تقسیم طے نہیں ہے اور مختلف عوامل کی بنیاد پر مختلف ہو سکتی ہے۔ تاہم، عام طور پر یہ سفارش کی جاتی ہے کہ ڈیٹا کا ایک اہم حصہ تربیت کے لیے مختص کیا جائے، عام طور پر تقریباً 70-80%، اور بقیہ حصہ تشخیص کے لیے محفوظ رکھیں، جو کہ تقریباً 20-30% ہوگا۔ یہ تقسیم اس بات کو یقینی بناتی ہے۔
ایم ایل ماڈلز کو ہائبرڈ سیٹ اپ میں چلانے کے بارے میں کیا خیال ہے، موجودہ ماڈلز مقامی طور پر چل رہے ہیں جس کے نتائج کلاؤڈ کو بھیجے گئے ہیں؟
ہائبرڈ سیٹ اپ میں مشین لرننگ (ML) ماڈلز کو چلانا، جہاں موجودہ ماڈلز کو مقامی طور پر لاگو کیا جاتا ہے اور ان کے نتائج کلاؤڈ کو بھیجے جاتے ہیں، لچک، توسیع پذیری، اور لاگت کی تاثیر کے لحاظ سے کئی فوائد پیش کر سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر مقامی اور کلاؤڈ بیسڈ کمپیوٹنگ وسائل دونوں کی طاقت کا فائدہ اٹھاتا ہے، جس سے تنظیموں کو اپنے موجودہ بنیادی ڈھانچے کو استعمال کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
Kaggle Kernels کے کس قسم کے صارفین ہیں؟
Kaggle Kernels ایک آن لائن پلیٹ فارم ہے جو مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے مختلف پہلوؤں میں دلچسپی رکھنے والے صارفین کی ایک وسیع رینج کو پورا کرتا ہے۔ Kaggle Kernels کا صارف کی بنیاد متنوع ہے اور اس میں فیلڈ میں ابتدائی اور ماہرین دونوں شامل ہیں۔ یہ پلیٹ فارم ایک باہمی تعاون کے ماحول کے طور پر کام کرتا ہے جہاں صارف اشتراک، دریافت اور تعمیر کر سکتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مزید اقدامات, کاگل سگنل کا تعارف
تقسیم شدہ تربیت کے کیا نقصانات ہیں؟
مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں تقسیم شدہ تربیت نے حالیہ برسوں میں متعدد کمپیوٹنگ وسائل کا فائدہ اٹھا کر تربیت کے عمل کو تیز کرنے کی صلاحیت کی وجہ سے خاصی توجہ حاصل کی ہے۔ تاہم، یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ تقسیم شدہ تربیت سے وابستہ کئی نقصانات بھی ہیں۔ آئیے ان خامیوں کو تفصیل سے دریافت کرتے ہیں، ایک جامع فراہم کرتے ہیں۔
NLG کے نقصانات کیا ہیں؟
نیچرل لینگویج جنریشن (NLG) مصنوعی ذہانت (AI) کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو ساختی ڈیٹا کی بنیاد پر انسان نما متن یا تقریر پیدا کرنے پر مرکوز ہے۔ اگرچہ NLG نے خاصی توجہ حاصل کی ہے اور اسے مختلف ڈومینز میں کامیابی کے ساتھ لاگو کیا گیا ہے، لیکن یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ اس ٹیکنالوجی سے وابستہ کئی نقصانات ہیں۔ آئیے کچھ دریافت کریں۔
AI ماڈل میں بڑا ڈیٹا کیسے لوڈ کیا جائے؟
AI ماڈل میں بڑا ڈیٹا لوڈ کرنا مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے عمل میں ایک اہم مرحلہ ہے۔ اس میں درست اور بامعنی نتائج کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کی بڑی مقدار کو موثر اور مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنا شامل ہے۔ ہم AI ماڈل میں بڑے ڈیٹا کو لوڈ کرنے میں شامل مختلف مراحل اور تکنیکوں کو تلاش کریں گے، خاص طور پر گوگل کا استعمال کرتے ہوئے
ماڈل کی خدمت کا کیا مطلب ہے؟
مصنوعی ذہانت (AI) کے تناظر میں کسی ماڈل کی خدمت کرنے سے مراد پیداواری ماحول میں پیشین گوئیاں کرنے یا دیگر کام انجام دینے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل کو دستیاب کرنے کا عمل ہے۔ اس میں ماڈل کو سرور یا کلاؤڈ انفراسٹرکچر میں تعینات کرنا شامل ہے جہاں یہ ان پٹ ڈیٹا حاصل کر سکتا ہے، اس پر کارروائی کر سکتا ہے اور مطلوبہ آؤٹ پٹ تیار کر سکتا ہے۔