سی این این کے تربیتی عمل میں ڈیٹا بیچنے کا کیا فائدہ ہے؟
Convolutional Neural Network (CNN) کے تربیتی عمل میں ڈیٹا بیچنا بہت سے فوائد پیش کرتا ہے جو ماڈل کی مجموعی کارکردگی اور تاثیر میں حصہ ڈالتے ہیں۔ ڈیٹا کے نمونوں کو بیچوں میں گروپ کر کے، ہم جدید ہارڈ ویئر کی متوازی پروسیسنگ صلاحیتوں کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں، میموری کے استعمال کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور نیٹ ورک کی عمومی صلاحیت کو بڑھا سکتے ہیں۔ اس میں
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ, کنولیوشن عصبی نیٹ ورک (CNN), پیٹرک کے ساتھ Convnet کا تعارف, امتحان کا جائزہ
GPUs یا TPUs جیسے ہارڈویئر ایکسلریٹر TensorFlow میں تربیتی عمل کو کیسے بہتر بنا سکتے ہیں؟
گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs) اور ٹینسر پروسیسنگ یونٹس (TPUs) جیسے ہارڈ ویئر ایکسلریٹر TensorFlow میں تربیتی عمل کو بہتر بنانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ یہ ایکسلریٹر متوازی کمپیوٹیشن کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں اور میٹرکس آپریشنز کے لیے بہتر بنائے گئے ہیں، جس سے وہ گہری سیکھنے کے کام کے بوجھ کے لیے انتہائی موثر ہیں۔ اس جواب میں، ہم دریافت کریں گے کہ کس طرح GPUs اور
TensorFlow 2.0 میں تقسیم کی حکمت عملی API کیا ہے اور یہ تقسیم شدہ تربیت کو کیسے آسان بناتی ہے؟
TensorFlow 2.0 میں تقسیم کی حکمت عملی API ایک طاقتور ٹول ہے جو متعدد آلات اور مشینوں میں کمپیوٹیشن کی تقسیم اور اسکیلنگ کے لیے ایک اعلیٰ سطحی انٹرفیس فراہم کرکے تقسیم شدہ تربیت کو آسان بناتا ہے۔ یہ ڈویلپرز کو آسانی سے ایک سے زیادہ GPUs یا یہاں تک کہ ایک سے زیادہ مشینوں کی کمپیوٹیشنل طاقت کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے تاکہ وہ اپنے ماڈلز کو تیز اور زیادہ موثر طریقے سے تربیت دے سکیں۔ تقسیم کیا گیا۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو 2.0, ٹینسرفلو 2.0 کا تعارف, امتحان کا جائزہ
GPUs اور TPUs مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو کیسے تیز کرتے ہیں؟
GPUs (گرافکس پروسیسنگ یونٹس) اور TPUs (ٹینسر پروسیسنگ یونٹس) خصوصی ہارڈ ویئر ایکسلریٹر ہیں جو مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو نمایاں طور پر تیز کرتے ہیں۔ وہ بیک وقت بڑی مقدار میں ڈیٹا پر متوازی کمپیوٹیشن کر کے اسے حاصل کرتے ہیں، جو ایک ایسا کام ہے جس کے لیے روایتی CPUs (سنٹرل پروسیسنگ یونٹس) کو بہتر نہیں بنایا گیا ہے۔ اس جواب میں، ہم کریں گے
ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ (HPC) کیا ہے اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے میں یہ کیوں ضروری ہے؟
ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ (HPC) سے مراد کمپیوٹنگ کے طاقتور وسائل کا استعمال پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے ہے جس میں کمپیوٹیشنل پاور کی ایک خاص مقدار کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس میں روایتی کمپیوٹنگ سسٹمز کے مقابلے بہت زیادہ رفتار سے کمپیوٹیشن انجام دینے کے لیے جدید تکنیکوں اور ٹیکنالوجیز کا استعمال شامل ہے۔ HPC مختلف ڈومینز میں ضروری ہے، بشمول سائنسی تحقیق، انجینئرنگ،
سنگل ٹیپ ٹورنگ مشینوں سے زیادہ ملٹی ٹیپ ٹورنگ مشینوں کا کیا فائدہ ہے؟
ملٹی ٹیپ ٹورنگ مشینیں کمپیوٹیشنل پیچیدگی تھیوری کے میدان میں اپنے سنگل ٹیپ ہم منصبوں پر کئی فوائد فراہم کرتی ہیں۔ یہ فوائد ان اضافی ٹیپوں سے حاصل ہوتے ہیں جو ملٹی ٹیپ ٹورنگ مشینوں کے پاس ہوتی ہیں، جو زیادہ موثر حساب کتاب اور مسائل کو حل کرنے کی بہتر صلاحیتوں کی اجازت دیتی ہیں۔ ملٹی ٹیپ ٹورنگ مشینوں کا ایک اہم فائدہ ان کی بیک وقت متعدد آپریشنز کرنے کی صلاحیت ہے۔ کے ساتھ
TPU v2 pods کیا ہیں، اور وہ TPUs کی پروسیسنگ پاور کو کیسے بڑھاتے ہیں؟
TPU v2 پوڈز، جسے ٹینسر پروسیسنگ یونٹ ورژن 2 پوڈ بھی کہا جاتا ہے، ایک طاقتور ہارڈویئر انفراسٹرکچر ہے جسے گوگل نے TPUs (ٹینسر پروسیسنگ یونٹس) کی پروسیسنگ پاور کو بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا ہے۔ TPUs خصوصی چپس ہیں جنہیں Google نے مشین لرننگ کے کام کے بوجھ کو تیز کرنے کے لیے تیار کیا ہے۔ وہ خاص طور پر میٹرکس آپریشنز کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے بنائے گئے ہیں، جو کہ بنیادی ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مہارت, ٹی پی یو وی 2 اور وی 3 میں ڈائیونگ کرنا, امتحان کا جائزہ