ایک گرم انکوڈنگ کیا ہے؟
ون ہاٹ انکوڈنگ ایک تکنیک ہے جو مشین لرننگ اور ڈیٹا پروسیسنگ میں بائنری ویکٹر کے طور پر واضح متغیرات کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب الگورتھم کے ساتھ کام کر رہے ہوں جو واضح ڈیٹا کو براہ راست ہینڈل نہیں کر سکتے، جیسے سادہ اور سادہ تخمینہ لگانے والے۔ اس جواب میں، ہم ایک گرم انکوڈنگ کے تصور، اس کا مقصد، اور دریافت کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, سادہ اور آسان تخمینے لگانے والے
ایم ایل ماڈلز کو ہائبرڈ سیٹ اپ میں چلانے کے بارے میں کیا خیال ہے، موجودہ ماڈلز مقامی طور پر چل رہے ہیں جس کے نتائج کلاؤڈ کو بھیجے گئے ہیں؟
ہائبرڈ سیٹ اپ میں مشین لرننگ (ML) ماڈلز کو چلانا، جہاں موجودہ ماڈلز کو مقامی طور پر لاگو کیا جاتا ہے اور ان کے نتائج کلاؤڈ کو بھیجے جاتے ہیں، لچک، توسیع پذیری، اور لاگت کی تاثیر کے لحاظ سے کئی فوائد پیش کر سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر مقامی اور کلاؤڈ بیسڈ کمپیوٹنگ وسائل دونوں کی طاقت کا فائدہ اٹھاتا ہے، جس سے تنظیموں کو اپنے موجودہ بنیادی ڈھانچے کو استعمال کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
TensorFlow نے MBARI میں سائنسدانوں کے ساتھ ڈینیئل کے پروجیکٹ میں کیا کردار ادا کیا؟
TensorFlow نے MBARI کے سائنسدانوں کے ساتھ مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کو تیار کرنے اور لاگو کرنے کے لیے ایک طاقتور اور ورسٹائل پلیٹ فارم فراہم کرکے ڈینیئل کے پروجیکٹ میں ایک اہم کردار ادا کیا۔ TensorFlow، ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک جو گوگل نے تیار کیا ہے، اس نے AI کمیونٹی میں اپنی وسیع فعالیت اور استعمال میں آسانی کی وجہ سے نمایاں مقبولیت حاصل کی ہے۔
اس پروجیکٹ میں Airbnb کے مشین لرننگ پلیٹ فارم، Bighead نے کیا کردار ادا کیا؟
Bighead، Airbnb کے مشین لرننگ پلیٹ فارم نے مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے فہرست کی تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے منصوبے میں اہم کردار ادا کیا۔ یہ پلیٹ فارم ائیر بی این بی کو درپیش چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے تیار کیا گیا ہے تاکہ مشین لرننگ ماڈلز کو بڑے پیمانے پر موثر طریقے سے تعینات کیا جا سکے۔ TensorFlow کی طاقت کا فائدہ اٹھا کر، Bighead نے Airbnb کو خودکار اور اس عمل کو ہموار کرنے کے قابل بنایا
TFX فریم ورک میں اپاچی بیم کا کیا کردار ہے؟
اپاچی بیم ایک اوپن سورس یونیفائیڈ پروگرامنگ ماڈل ہے جو بیچ بنانے اور ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنوں کو اسٹریم کرنے کے لیے ایک طاقتور فریم ورک فراہم کرتا ہے۔ یہ ایک سادہ اور تاثراتی API پیش کرتا ہے جو ڈویلپرز کو ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز لکھنے کی اجازت دیتا ہے جو کہ مختلف تقسیم شدہ پروسیسنگ بیک اینڈز، جیسے کہ Apache Flink، Apache Spark، اور Google Cloud Dataflow پر عمل میں لایا جا سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء, امتحان کا جائزہ
پروڈکشن ML تعیناتیوں کے لیے ML انجینئرنگ میں TFX اپاچی بیم سے کیسے فائدہ اٹھاتا ہے؟
اپاچی بیم ایک طاقتور اوپن سورس فریم ورک ہے جو بیچ اور اسٹریمنگ ڈیٹا پروسیسنگ دونوں کے لیے ایک متحد پروگرامنگ ماڈل فراہم کرتا ہے۔ یہ APIs اور لائبریریوں کا ایک سیٹ پیش کرتا ہے جو ڈویلپرز کو ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز لکھنے کے قابل بناتا ہے جو کہ مختلف تقسیم شدہ پروسیسنگ بیک اینڈز، جیسے کہ Apache Flink، Apache Spark، اور Google Cloud Dataflow پر عمل میں لایا جا سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), MF انجینئرنگ برائے TFX کے ساتھ ML تعیناتیوں کی تیاری کریں, امتحان کا جائزہ
TensorFlow 2.0 میں TensorFlow ڈیٹاسیٹس استعمال کرنے کے کیا فوائد ہیں؟
TensorFlow ڈیٹاسیٹس TensorFlow 2.0 میں بہت سے فوائد پیش کرتے ہیں، جو انہیں ڈیٹا پروسیسنگ اور مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں ماڈل ٹریننگ کے لیے ایک قابل قدر ٹول بناتے ہیں۔ یہ فوائد TensorFlow ڈیٹاسیٹس کے ڈیزائن کے اصولوں سے حاصل ہوتے ہیں، جو کارکردگی، لچک اور استعمال میں آسانی کو ترجیح دیتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم کلید کو تلاش کریں گے۔
ہم 'zip' فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے Python میں بیک وقت ڈیٹا کے دو سیٹوں پر کیسے اعادہ کر سکتے ہیں؟
Python میں بیک وقت ڈیٹا کے دو سیٹوں پر تکرار کرنے کے لیے 'zip' فنکشن استعمال کیا جا سکتا ہے۔ 'zip' فنکشن ایک سے زیادہ تکرار کرنے والے کو دلائل کے طور پر لیتا ہے اور ٹیوپل کا ایک تکرار کرنے والا لوٹاتا ہے، جہاں ہر ٹیوپل میں ان پٹ اٹیریبلز سے متعلقہ عناصر ہوتے ہیں۔ یہ ہمیں ڈیٹا کے متعدد سیٹوں سے عناصر کو ایک ساتھ پروسیس کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
تجزیاتی پائپ لائن میں IoT ڈیٹا کی پروسیسنگ میں کلاؤڈ ڈیٹا فلو کا کیا کردار ہے؟
Cloud Dataflow، Google Cloud Platform (GCP) کی طرف سے فراہم کردہ ایک مکمل طور پر منظم سروس، تجزیاتی پائپ لائن میں IoT ڈیٹا پر کارروائی کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ یہ ریئل ٹائم میں اسٹریمنگ اور بیچ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو تبدیل کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے ایک قابل توسیع اور قابل اعتماد حل پیش کرتا ہے۔ کلاؤڈ ڈیٹا فلو کا فائدہ اٹھا کر، تنظیمیں بڑے پیمانے پر آمد کو مؤثر طریقے سے سنبھال سکتی ہیں۔
گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم پر آئی او ٹی اینالیٹکس پائپ لائن بنانے میں کون سے اقدامات شامل ہیں؟
گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) پر ایک IoT تجزیاتی پائپ لائن کی تعمیر میں کئی اقدامات شامل ہیں جن میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا انضمام، ڈیٹا پروسیسنگ، اور ڈیٹا کا تجزیہ شامل ہے۔ یہ جامع عمل تنظیموں کو ان کے انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) آلات سے قیمتی بصیرت حاصل کرنے اور باخبر فیصلے کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس جواب میں، ہم اس میں شامل ہر قدم کا جائزہ لیں گے۔
- 1
- 2