ماڈل کو تربیت دینے کا کیا مطلب ہے؟ کس قسم کی تعلیم: گہری، جوڑ، منتقلی بہترین ہے؟ کیا سیکھنا غیر یقینی طور پر موثر ہے؟
مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں ایک "ماڈل" کی تربیت سے مراد پیٹرن کو پہچاننے اور ان پٹ ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے الگورتھم سکھانے کا عمل ہے۔ یہ عمل مشین لرننگ میں ایک اہم مرحلہ ہے، جہاں ماڈل مثالوں سے سیکھتا ہے اور اپنے علم کو عام کرتا ہے تاکہ غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں کی جا سکیں۔ وہاں
ٹرانسفر لرننگ کیا ہے اور یہ TensorFlow.js کے لیے بنیادی استعمال کی صورت کیوں ہے؟
ٹرانسفر لرننگ گہری سیکھنے کے میدان میں ایک طاقتور تکنیک ہے جو پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو نئے کاموں کو حل کرنے کے نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس میں ایک ماڈل لینا شامل ہے جسے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی گئی ہے اور اس کے سیکھے ہوئے علم کو ایک مختلف لیکن متعلقہ مسئلے کو حل کرنے کے لیے دوبارہ استعمال کرنا ہے۔ یہ نقطہ نظر ہے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow.js والے براؤزر میں گہری سیکھنے, تعارف, امتحان کا جائزہ
TensorFlow.js نئے کاروباری مواقع کو کیسے فعال کرتا ہے؟
TensorFlow.js ایک طاقتور فریم ورک ہے جو براؤزر میں گہری سیکھنے کی صلاحیتوں کو لاتا ہے، مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں کاروبار کے نئے مواقع کو فعال کرتا ہے۔ یہ جدید ٹیکنالوجی ڈویلپرز کو براہ راست ویب ایپلی کیشنز میں گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی صلاحیت سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتی ہے، جس سے مختلف صنعتوں میں کاروبار کے لیے امکانات کی ایک وسیع رینج کھل جاتی ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow.js والے براؤزر میں گہری سیکھنے, تعارف, امتحان کا جائزہ
یہ جانچنے کا مقصد کیا ہے کہ آیا تربیت سے پہلے محفوظ شدہ ماڈل پہلے سے موجود ہے؟
گہرے سیکھنے کے ماڈل کی تربیت کرتے وقت، تربیت کا عمل شروع کرنے سے پہلے یہ جانچنا ضروری ہے کہ آیا محفوظ کردہ ماڈل پہلے سے موجود ہے یا نہیں۔ یہ قدم کئی مقاصد کو پورا کرتا ہے اور تربیتی ورک فلو کو بہت فائدہ پہنچا سکتا ہے۔ کتے بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لیے کنوولیشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) کے استعمال کے تناظر میں، یہ جانچنے کا مقصد کہ آیا
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, کتوں بمقابلہ بلیوں کی شناخت کے لئے مجاز اعصابی نیٹ ورک کا استعمال, نیٹ ورک کی تربیت, امتحان کا جائزہ
ڈیپ ایسٹرائڈ پروگرام میں مزید تہوں کو شامل کرنے کے کیا فوائد ہیں؟
مصنوعی ذہانت کے میدان میں، خاص طور پر مشین لرننگ کے ساتھ کشودرگرہ کو ٹریک کرنے کے شعبے میں، ڈیپ ایسٹرائڈ پروگرام میں مزید تہوں کو شامل کرنے سے کئی فوائد حاصل ہو سکتے ہیں۔ یہ فوائد گہرے عصبی نیٹ ورکس کی پیچیدہ نمونوں اور اعداد و شمار سے نمائندگی سیکھنے کی صلاحیت سے پیدا ہوتے ہیں، جو اس کی درستگی اور کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو ایپلی کیشنز, مشین لرننگ کے ساتھ کشودرگرہ کا سراغ لگانا, امتحان کا جائزہ
فہرست کی تصاویر کی درجہ بندی کے لیے ٹیم نے ResNet 50 کو ماڈل فن تعمیر کے طور پر کیوں منتخب کیا؟
ResNet 50 کو کئی مجبور وجوہات کی بنا پر Airbnb کی مشین لرننگ ایپلی کیشن میں لسٹنگ فوٹوز کی درجہ بندی کرنے کے لیے ماڈل فن تعمیر کے طور پر منتخب کیا گیا تھا۔ ResNet 50 ایک گہری convolutional neural network (CNN) ہے جس نے تصویر کی درجہ بندی کے کاموں میں شاندار کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔ یہ ماڈلز کے ResNet خاندان کی ایک قسم ہے، جس کے لیے مشہور ہیں۔
محققین نے قرون وسطی کے متن کو نقل کرنے کے تناظر میں اپنے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے چیلنج پر کیسے قابو پایا؟
قرون وسطی کے متن کو نقل کرنے کے تناظر میں اپنے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرتے وقت محققین کو کئی چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑا۔ یہ چیلنج قرون وسطیٰ کے مخطوطات کی انوکھی خصوصیات سے پیدا ہوئے، جیسے ہینڈ رائٹنگ کے پیچیدہ انداز، دھندلی سیاہی، اور عمر کی وجہ سے ہونے والے نقصان۔ ان چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے جدید تکنیکوں اور محتاط ڈیٹا کیوریشن کے امتزاج کی ضرورت ہے۔
TensorFlow میں ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے کچھ ممکنہ راستے کیا ہیں؟
TensorFlow میں ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانا ایک پیچیدہ کام ہو سکتا ہے جس کے لیے مختلف عوامل پر احتیاط سے غور کرنے کی ضرورت ہے۔ اس جواب میں، ہم TensorFlow میں ماڈل کی درستگی کو بڑھانے کے لیے کچھ ممکنہ راستے تلاش کریں گے، جس میں اعلیٰ سطح کے APIs اور ماڈلز کو بہتر بنانے اور بنانے کی تکنیکوں پر توجہ مرکوز کی جائے گی۔ 1. ڈیٹا پری پروسیسنگ: بنیادی اقدامات میں سے ایک
TensorFlow میں ماڈلز کو محفوظ کرنے اور لوڈ کرنے کا مقصد کیا ہے؟
TensorFlow میں ماڈلز کو محفوظ کرنے اور لوڈ کرنے کا مقصد تربیت یافتہ ماڈلز کو مستقبل کے تخمینہ یا تربیتی کاموں کے لیے محفوظ کرنے اور دوبارہ استعمال کرنے کے قابل بنانا ہے۔ ماڈل کو محفوظ کرنے سے ہمیں تربیت یافتہ ماڈل کے سیکھے ہوئے پیرامیٹرز اور فن تعمیر کو ڈسک پر ذخیرہ کرنے کی اجازت ملتی ہے، جبکہ ماڈل لوڈ کرنے سے ہم ان محفوظ شدہ پیرامیٹرز کو بحال کر سکتے ہیں اور
فیشن MNIST ڈیٹاسیٹ درجہ بندی کے کام میں کیسے تعاون کرتا ہے؟
فیشن MNIST ڈیٹاسیٹ مصنوعی ذہانت کے شعبے میں درجہ بندی کے کام میں خاص طور پر لباس کی تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے لیے TensorFlow کے استعمال میں ایک اہم شراکت ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ روایتی MNIST ڈیٹاسیٹ کے متبادل کے طور پر کام کرتا ہے، جو ہاتھ سے لکھے ہوئے ہندسوں پر مشتمل ہوتا ہے۔ دوسری طرف فیشن MNIST ڈیٹاسیٹ 60,000 گرے اسکیل امیجز پر مشتمل ہے۔
- 1
- 2