بڑے لسانی ماڈل کیا ہیں؟
بڑے لسانی ماڈل مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں ایک اہم پیشرفت ہیں اور انہوں نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) اور مشینی ترجمہ سمیت مختلف ایپلی کیشنز میں اہمیت حاصل کی ہے۔ ان ماڈلز کو تربیتی ڈیٹا اور جدید مشین لرننگ تکنیکوں سے فائدہ اٹھا کر انسان نما متن کو سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس جواب میں، ہم
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, مشین سیکھنے کے 7 اقدامات
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
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ ماڈل بنانے میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ماڈل کی تعمیر میں کئی مراحل شامل ہیں، ہر ایک مضبوط اور درست ماڈل کی تعمیر میں اہم ہے۔ اس وضاحت میں، ہم اس طرح کے ماڈل کی تعمیر کے تفصیلی عمل کا جائزہ لیں گے، جس میں ہر قدم کی جامع تفہیم فراہم کی جائے گی۔ مرحلہ 1: ڈیٹا کی تیاری پہلا قدم ہے جمع کرنا اور
TensorFlow Hub باہمی تعاون پر مبنی ماڈل کی ترقی کی حوصلہ افزائی کیسے کرتا ہے؟
TensorFlow Hub ایک طاقتور ٹول ہے جو مصنوعی ذہانت کے شعبے میں باہمی تعاون کے ساتھ ماڈل کی ترقی کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔ یہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کا ایک مرکزی ذخیرہ فراہم کرتا ہے، جسے AI کمیونٹی کے ذریعے آسانی سے شیئر، دوبارہ استعمال اور بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ یہ تعاون کو فروغ دیتا ہے اور نئے ماڈلز کی ترقی کو تیز کرتا ہے، محققین کے لیے وقت اور محنت کی بچت کرتا ہے اور
تربیت یافتہ ماڈل کو ٹھیک کرنے کا مقصد کیا ہے؟
ایک تربیت یافتہ ماڈل کو ٹھیک کرنا مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک اہم قدم ہے، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں۔ یہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کو کسی مخصوص کام یا ڈیٹاسیٹ کے مطابق ڈھالنے کا مقصد پورا کرتا ہے، اس طرح اس کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے اور اسے حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے زیادہ موزوں بناتا ہے۔ اس عمل میں ایڈجسٹ کرنا شامل ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ کے ل Google گوگل ٹولز, گوگل مشین سیکھنے کا جائزہ, امتحان کا جائزہ
ٹرانسفر لرننگ کس طرح آبجیکٹ کا پتہ لگانے والے ماڈلز کے لیے تربیتی عمل کو آسان بناتی ہے؟
ٹرانسفر لرننگ مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک طاقتور تکنیک ہے جو آبجیکٹ کا پتہ لگانے والے ماڈلز کے لیے تربیتی عمل کو آسان بناتی ہے۔ یہ ایک کام سے دوسرے کام میں سیکھے گئے علم کی منتقلی کو قابل بناتا ہے، جس سے ماڈل کو پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کا فائدہ اٹھانے اور تربیت کے مطلوبہ ڈیٹا کی مقدار کو نمایاں طور پر کم کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ گوگل کلاؤڈ کے تناظر میں