گوگل تعاون گاہ میں TensorFlow ڈیٹاسیٹس کو کیسے لوڈ کیا جائے؟
Google Colaboratory میں TensorFlow ڈیٹا سیٹس کو لوڈ کرنے کے لیے، آپ ذیل میں بیان کردہ مراحل پر عمل کر سکتے ہیں۔ TensorFlow ڈیٹاسیٹس ڈیٹاسیٹس کا ایک مجموعہ ہے جو TensorFlow کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے تیار ہے۔ یہ مختلف قسم کے ڈیٹاسیٹس فراہم کرتا ہے، جو اسے مشین لرننگ کے کاموں کے لیے آسان بناتا ہے۔ Google Colaboratory، جسے Colab کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، گوگل کی طرف سے فراہم کردہ ایک مفت کلاؤڈ سروس ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, سادہ اور آسان تخمینے لگانے والے
مثال میں استعمال کیا گیا Iris ڈیٹا سیٹ کہاں سے مل سکتا ہے؟
مثال میں استعمال شدہ Iris ڈیٹاسیٹ کو تلاش کرنے کے لیے کوئی UCI مشین لرننگ ریپوزٹری کے ذریعے اس تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔ Iris ڈیٹاسیٹ درجہ بندی کے کاموں کے لیے مشین لرننگ کے میدان میں عام طور پر استعمال ہونے والا ڈیٹاسیٹ ہے، خاص طور پر تعلیمی سیاق و سباق میں اس کی سادگی اور مختلف مشین لرننگ الگورتھم کو ظاہر کرنے میں تاثیر کی وجہ سے۔ یو سی آئی مشین
ایک گرم انکوڈنگ کیا ہے؟
ون ہاٹ انکوڈنگ ایک تکنیک ہے جو مشین لرننگ اور ڈیٹا پروسیسنگ میں بائنری ویکٹر کے طور پر واضح متغیرات کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب الگورتھم کے ساتھ کام کر رہے ہوں جو واضح ڈیٹا کو براہ راست ہینڈل نہیں کر سکتے، جیسے سادہ اور سادہ تخمینہ لگانے والے۔ اس جواب میں، ہم ایک گرم انکوڈنگ کے تصور، اس کا مقصد، اور دریافت کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, سادہ اور آسان تخمینے لگانے والے
TensorFlow کو کیسے انسٹال کریں؟
TensorFlow مشین لرننگ کے لیے ایک مقبول اوپن سورس لائبریری ہے۔ اسے انسٹال کرنے کے لیے آپ کو پہلے ازگر کو انسٹال کرنا ہوگا۔ براہ کرم مشورہ دیا جائے کہ مثالی Python اور TensorFlow ہدایات صرف سادہ اور سادہ تخمینوں کے لیے ایک تجریدی حوالہ کے طور پر کام کرتی ہیں۔ TensorFlow 2.x ورژن استعمال کرنے کے بارے میں تفصیلی ہدایات بعد کے مواد میں دی جائیں گی۔ اگر آپ چاہیں گے۔
کیا w اور b پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کے عمل کو مشین لرننگ کا تربیتی مرحلہ کہنا درست ہے؟
مشین لرننگ کے تناظر میں تربیتی مرحلہ سے مراد تربیتی مرحلے کے دوران ماڈل کے پیرامیٹرز، خاص طور پر وزن (w) اور تعصب (b) کو اپ ڈیٹ کرنے کا عمل ہے۔ یہ پیرامیٹرز اہم ہیں کیونکہ یہ پیشین گوئیاں کرنے میں ماڈل کے طرز عمل اور تاثیر کا تعین کرتے ہیں۔ اس لیے یہ بیان کرنا درست ہے۔
Tensorflow 1 اور Tensorflow 2 ورژن کے درمیان Iris ڈیٹاسیٹ کو لوڈ کرنے اور تربیت دینے میں بنیادی فرق کیا ہیں؟
iris ڈیٹاسیٹ کو لوڈ کرنے اور تربیت دینے کے لیے فراہم کردہ اصل کوڈ TensorFlow 1 کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا اور ہو سکتا ہے کہ TensorFlow 2 کے ساتھ کام نہ کرے۔ یہ تفاوت TensorFlow کے اس نئے ورژن میں متعارف کرائی گئی کچھ تبدیلیوں اور اپ ڈیٹس کی وجہ سے پیدا ہوا، تاہم بعد میں تفصیل سے اس کا احاطہ کیا جائے گا۔ ایسے موضوعات جو براہ راست TensorFlow سے متعلق ہوں گے۔
Python میں Jupyter میں TensorFlow ڈیٹاسیٹس کو کیسے لوڈ کریں اور تخمینہ لگانے والوں کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال کریں؟
TensorFlow ڈیٹاسیٹس (TFDS) TensorFlow کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے تیار ڈیٹاسیٹس کا ایک مجموعہ ہے، جو مشین لرننگ کے کاموں کے لیے مختلف ڈیٹا سیٹس تک رسائی اور ہیرا پھیری کا ایک آسان طریقہ فراہم کرتا ہے۔ دوسری طرف تخمینہ لگانے والے اعلیٰ درجے کے TensorFlow APIs ہیں جو مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے عمل کو آسان بناتے ہیں۔ TensorFlow ڈیٹاسیٹس کو Jupyter میں Python کا استعمال کرتے ہوئے لوڈ کرنا اور اس کا مظاہرہ کرنا
نقصان کی تقریب الگورتھم کیا ہے؟
نقصان کا فنکشن الگورتھم مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم جز ہے، خاص طور پر سادہ اور سادہ تخمینہ کاروں کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کا تخمینہ لگانے کے تناظر میں۔ اس ڈومین میں، نقصان کا فنکشن الگورتھم ایک ماڈل کی پیشن گوئی شدہ اقدار اور اس میں مشاہدہ کی گئی حقیقی اقدار کے درمیان فرق کو ماپنے کے لیے ایک ٹول کے طور پر کام کرتا ہے۔
تخمینہ لگانے والا الگورتھم کیا ہے؟
تخمینہ لگانے والا الگورتھم مشین لرننگ کے میدان میں ایک بنیادی جزو ہے۔ یہ ان پٹ خصوصیات اور آؤٹ پٹ لیبلز کے درمیان تعلقات کا تخمینہ لگا کر تربیت اور پیشین گوئی کے عمل میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، تخمینہ کاروں کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز کی ترقی کو آسان بنانے کے لیے فراہم کر کے کیا جاتا ہے۔
تخمینہ لگانے والے کیا ہیں؟
تخمینہ لگانے والے مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ مشاہدہ شدہ ڈیٹا کی بنیاد پر نامعلوم پیرامیٹرز یا افعال کا تخمینہ لگانے کے ذمہ دار ہیں۔ گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، تخمینہ کاروں کا استعمال ماڈلز کو تربیت دینے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس جواب میں، ہم تخمینہ لگانے والوں کے تصور کی تلاش کریں گے، ان کی وضاحت کریں گے۔
- 1
- 2