ایک گرم انکوڈنگ کیا ہے؟
ون ہاٹ انکوڈنگ ایک ایسی تکنیک ہے جو اکثر گہری سیکھنے کے میدان میں استعمال ہوتی ہے، خاص طور پر مشین لرننگ اور نیورل نیٹ ورکس کے تناظر میں۔ TensorFlow میں، ایک مقبول ڈیپ لرننگ لائبریری، ون ہاٹ انکوڈنگ ایک ایسا طریقہ ہے جو مخصوص ڈیٹا کو ایک فارمیٹ میں پیش کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جس پر مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے آسانی سے کارروائی کی جا سکتی ہے۔ میں
کلاؤڈ شیل کو کیسے ترتیب دیا جائے؟
گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) میں کلاؤڈ شیل کو کنفیگر کرنے کے لیے، آپ کو چند مراحل پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ کلاؤڈ شیل ایک ویب پر مبنی، انٹرایکٹو شیل ماحول ہے جو پہلے سے نصب شدہ ٹولز اور لائبریریوں کے ساتھ ایک ورچوئل مشین (VM) تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ یہ آپ کو اپنے GCP وسائل کو منظم کرنے اور ضرورت کے بغیر مختلف کام انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔
گوگل کلاؤڈ کنسول اور گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم میں فرق کیسے کریں؟
گوگل کلاؤڈ کنسول اور گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم گوگل کلاؤڈ سروسز کے وسیع تر ماحولیاتی نظام کے اندر دو الگ الگ اجزاء ہیں۔ جب کہ ان کا آپس میں گہرا تعلق ہے، گوگل کلاؤڈ ماحول کو مؤثر طریقے سے نیویگیٹ کرنے اور استعمال کرنے کے لیے ان کے درمیان فرق کو سمجھنا ضروری ہے۔ گوگل کلاؤڈ کنسول، جسے GCP کنسول بھی کہا جاتا ہے۔
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۔
کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
بڑے ڈیٹا کے ساتھ مشین لرننگ ماڈلز کی موثر تربیت مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک اہم پہلو ہے۔ Google خصوصی حل پیش کرتا ہے جو سٹوریج سے کمپیوٹنگ کو الگ کرنے کی اجازت دیتا ہے، موثر تربیتی عمل کو فعال کرتا ہے۔ یہ حل، جیسے گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ، GCP BigQuery، اور اوپن ڈیٹاسیٹس، آگے بڑھنے کے لیے ایک جامع فریم ورک فراہم کرتے ہیں۔
کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ایک طاقتور ٹول ہے جسے Google Cloud Platform (GCP) نے مشین لرننگ ماڈلز کو تقسیم شدہ اور متوازی طریقے سے تربیت دینے کے لیے فراہم کیا ہے۔ تاہم، یہ خودکار وسائل کے حصول اور ترتیب کی پیشکش نہیں کرتا ہے، اور نہ ہی یہ ماڈل کی تربیت ختم ہونے کے بعد وسائل کے بند ہونے کو ہینڈل کرتا ہے۔ اس جواب میں، ہم کریں گے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس
کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک عام عمل ہے۔ تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ڈیٹاسیٹ کا سائز تربیتی عمل کے دوران چیلنجز اور ممکنہ ہچکی کا باعث بن سکتا ہے۔ آئیے ہم من مانی طور پر بڑے ڈیٹاسیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے امکان پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس
CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
ورژن بنانے کے لیے CMLE (Cloud Machine Learning Engine) کا استعمال کرتے وقت، برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے۔ یہ ضرورت کئی وجوہات کی بنا پر اہم ہے جس کی تفصیل اس جواب میں بیان کی جائے گی۔ سب سے پہلے، آئیے سمجھتے ہیں کہ "برآمد ماڈل" سے کیا مراد ہے؟ CMLE کے تناظر میں، ایک برآمد شدہ ماڈل
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس