گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں تخمینوں کا استعمال کرتے ہوئے ہم پیشین گوئیاں کیسے کر سکتے ہیں، اور لباس کی تصاویر کی درجہ بندی کے چیلنجز کیا ہیں؟
گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں، تخمینوں کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں کی جا سکتی ہیں، جو کہ اعلیٰ سطح کے APIs ہیں جو مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر اور تربیت کے عمل کو آسان بناتے ہیں۔ تخمینہ لگانے والے تربیت، تشخیص، اور پیشین گوئی کے لیے ایک انٹرفیس فراہم کرتے ہیں، جس سے مضبوط اور قابل توسیع مشین لرننگ حل تیار کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین میں تخمینوں کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں کرنا
کچھ ہائپرپیرامیٹر کیا ہیں جن کے ساتھ ہم اپنے ماڈل میں اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے تجربہ کر سکتے ہیں؟
ہمارے مشین لرننگ ماڈل میں اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے، کئی ہائپر پیرامیٹر ہیں جن کے ساتھ ہم تجربہ کر سکتے ہیں۔ ہائپرپیرامیٹرس قابل ایڈجسٹ پیرامیٹرز ہیں جو سیکھنے کا عمل شروع ہونے سے پہلے سیٹ کیے جاتے ہیں۔ وہ سیکھنے کے الگورتھم کے رویے کو کنٹرول کرتے ہیں اور ماڈل کی کارکردگی پر نمایاں اثر ڈالتے ہیں۔ غور کرنے کے لئے ایک اہم ہائپر پیرامیٹر ہے۔
ہم ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) کلاسیفائر پر سوئچ کرکے اپنے ماڈل کی کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتے ہیں؟
فیشن میں مشین لرننگ کے استعمال کے معاملے میں ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) کلاسیفائر پر سوئچ کر کے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے، کئی اہم اقدامات کیے جا سکتے ہیں۔ گہرے اعصابی نیٹ ورکس نے مختلف ڈومینز میں بڑی کامیابی دکھائی ہے، بشمول کمپیوٹر ویژن کے کام جیسے تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانا، اور سیگمنٹیشن۔ کی طرف سے
ہم گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں TensorFlow کے تخمینہ ساز فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے ایک لکیری درجہ بندی کیسے بناتے ہیں؟
Google Cloud Machine Learning میں TensorFlow کے تخمینہ ساز فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے ایک لکیری درجہ بندی بنانے کے لیے، آپ مرحلہ وار عمل کی پیروی کر سکتے ہیں جس میں ڈیٹا کی تیاری، ماڈل کی تعریف، تربیت، تشخیص، اور پیشین گوئی شامل ہے۔ یہ جامع وضاحت ان میں سے ہر ایک مرحلے میں آپ کی رہنمائی کرے گی، حقیقت پر مبنی علم کی بنیاد پر ایک علمی قدر فراہم کرے گی۔ 1. ڈیٹا کی تیاری: تعمیر سے پہلے a
فیشن-MNIST ڈیٹاسیٹ اور کلاسک MNIST ڈیٹاسیٹ میں کیا فرق ہے؟
Fashion-MNIST ڈیٹاسیٹ اور کلاسک MNIST ڈیٹاسیٹ تصویر کی درجہ بندی کے کاموں کے لیے مشین لرننگ کے میدان میں استعمال ہونے والے دو مشہور ڈیٹا سیٹ ہیں۔ اگرچہ دونوں ڈیٹاسیٹس گرے اسکیل امیجز پر مشتمل ہوتے ہیں اور عام طور پر بینچ مارکنگ اور مشین لرننگ الگورتھم کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، ان کے درمیان کئی اہم فرق ہیں۔ سب سے پہلے، کلاسک MNIST ڈیٹاسیٹ تصاویر پر مشتمل ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مزید اقدامات, فیشن میں مشین لرننگ استعمال کیس, امتحان کا جائزہ