AI پلیٹ فارم کی تربیت میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر اور HyperTune میں کیا فرق ہے؟
AI Platform Optimizer اور HyperTune دو الگ خصوصیات ہیں جو Google Cloud AI پلیٹ فارم کی طرف سے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو بہتر بنانے کے لیے پیش کی گئی ہیں۔ اگرچہ دونوں کا مقصد ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانا ہے، لیکن وہ اپنے نقطہ نظر اور افعال میں مختلف ہیں۔ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر ایک ایسی خصوصیت ہے جو خود بخود ہائپر پیرامیٹر کی جگہ کو تلاش کرتی ہے
ٹرائلز چلانے میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا کیا کردار ہے؟
چلانے والے ٹرائلز میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا کردار مشین لرننگ ماڈلز کے لیے ہائپر پیرامیٹرز کو ٹیوننگ کرنے کے عمل کو خودکار اور بہتر بنانا ہے۔ Hyperparameters وہ پیرامیٹرز ہیں جو ڈیٹا سے نہیں سیکھے جاتے لیکن تربیت کا عمل شروع ہونے سے پہلے سیٹ کیے جاتے ہیں۔ وہ سیکھنے کے الگورتھم کے رویے کو کنٹرول کرتے ہیں اور کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم, اے پلیٹ فارم اصلاحی, امتحان کا جائزہ
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو استعمال کرنے کے لیے کون سی تین اصطلاحات کو سمجھنے کی ضرورت ہے؟
گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے، تین کلیدی اصطلاحات کو سمجھنا ضروری ہے: مطالعہ، آزمائش، اور پیمائش۔ یہ شرائط AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کی صلاحیتوں کو سمجھنے اور ان سے فائدہ اٹھانے کی بنیاد بناتے ہیں۔ سب سے پہلے، ایک مطالعہ سے مراد آزمائشوں کا ایک منظم سیٹ ہے جس کا مقصد a کو بہتر بنانا ہے۔
غیر مشین لرننگ سسٹم کو بہتر بنانے کے لیے AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا استعمال کیسے کیا جا سکتا ہے؟
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر گوگل کلاؤڈ کی طرف سے پیش کردہ ایک طاقتور ٹول ہے جسے نان مشین لرننگ سسٹم کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اگرچہ یہ بنیادی طور پر مشین لرننگ ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، لیکن اسے اصلاح کی تکنیکوں کو لاگو کرکے نان ایم ایل سسٹمز کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے بھی فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ یہ سمجھنے کے لیے کہ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔
گوگل اے آئی ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا مقصد کیا ہے؟
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر، جسے Google AI ٹیم نے تیار کیا ہے، مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) کے دائرے میں ایک طاقتور ٹول کے طور پر کام کرتا ہے۔ اس کا بنیادی مقصد ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے عمل کو خودکار اور ہموار کرنا ہے، جو ایم ایل ماڈلز کی تربیت کا ایک اہم پہلو ہے۔ Hyperparameters متغیر ہیں جو رویے کا تعین کرتے ہیں