بغیر سرور کی پیشین گوئیوں کے لیے گوگل کلاؤڈ میں AI ماڈل بنانا کیسے شروع کیا جا سکتا ہے؟
Google Cloud Machine Learning کا استعمال کرتے ہوئے مصنوعی ذہانت (AI) ماڈلز بنانے کے سفر کا آغاز کرنے کے لیے، کسی کو ایک ایسے ڈھانچے کی پیروی کرنی چاہیے جس میں کئی اہم مراحل شامل ہوں۔ ان اقدامات میں مشین لرننگ کی بنیادی باتوں کو سمجھنا، گوگل کلاؤڈ کی AI سروسز سے خود کو واقف کرانا، ترقیاتی ماحول قائم کرنا، تیاری اور
گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں ماڈل کیسے بنایا جائے؟
Google Cloud Machine Learning Engine میں ایک ماڈل بنانے کے لیے، آپ کو ایک منظم ورک فلو کی پیروی کرنے کی ضرورت ہے جس میں مختلف اجزاء شامل ہوں۔ ان اجزاء میں آپ کے ڈیٹا کی تیاری، آپ کے ماڈل کی وضاحت، اور اس کی تربیت شامل ہے۔ آئیے ہر قدم کو مزید تفصیل سے دیکھیں۔ 1. ڈیٹا کی تیاری: ایک ماڈل بنانے سے پہلے، یہ بہت ضروری ہے کہ آپ اپنا تیار کریں۔
تربیت کے لیے تشخیص 80% اور تشخیص کے لیے 20% کیوں ہے لیکن اس کے برعکس نہیں؟
مشین لرننگ کے تناظر میں 80% ویٹیج ٹریننگ کے لیے اور 20% ویٹیج کا تعین کئی عوامل پر مبنی ایک اسٹریٹجک فیصلہ ہے۔ اس تقسیم کا مقصد سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور ماڈل کی کارکردگی کی درست تشخیص کو یقینی بنانے کے درمیان توازن قائم کرنا ہے۔ اس جواب میں، ہم وجوہات کا جائزہ لیں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, مشین سیکھنے کے 7 اقدامات
TensorFlow.js ماڈلز کے ساتھ تربیت اور پیشین گوئی کرنے میں کون سے اقدامات شامل ہیں؟
TensorFlow.js ماڈلز کے ساتھ تربیت اور پیشین گوئی میں کئی ایسے اقدامات شامل ہیں جو براؤزر میں ڈیپ لرننگ ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی کو قابل بناتے ہیں۔ اس عمل میں ڈیٹا کی تیاری، ماڈل کی تخلیق، تربیت اور پیشین گوئی شامل ہے۔ اس جواب میں، ہم ان مراحل میں سے ہر ایک کو تفصیل سے دریافت کریں گے، اس عمل کی ایک جامع وضاحت فراہم کریں گے۔ 1. ڈیٹا کی تیاری: The
ہم ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے لغات کیسے تیار کرتے ہیں؟
Python کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں اپنے K قریبی پڑوسیوں (KNN) الگورتھم کو لاگو کرنے کے تناظر میں ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے ڈکشنریوں کو آباد کرنے کے لیے، ہمیں ایک منظم طریقہ کار پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ اس عمل میں ہمارے ڈیٹا کو ایک مناسب فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے جسے KNN الگورتھم استعمال کر سکتا ہے۔ پہلے، آئیے سمجھیں۔
رجعت کی پیشن گوئی کے لیے ڈیٹاسیٹ کے آخر میں پیشین گوئیاں شامل کرنے کا عمل کیا ہے؟
رجعت کی پیشن گوئی کے لیے ڈیٹاسیٹ کے آخر میں پیشین گوئیاں شامل کرنے کے عمل میں کئی اقدامات شامل ہیں جن کا مقصد تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر درست پیشین گوئیاں پیدا کرنا ہے۔ رجعت کی پیشن گوئی مشین لرننگ کے اندر ایک تکنیک ہے جو ہمیں آزاد اور منحصر متغیر کے درمیان تعلق کی بنیاد پر مسلسل اقدار کی پیشین گوئی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس تناظر میں، ہم
مشین لرننگ ماڈلز کی موثر تربیت کے لیے ڈیٹا سیٹ کی تیاری کیوں ضروری ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز کی موثر تربیت کے لیے ڈیٹاسیٹ کو صحیح طریقے سے تیار کرنا انتہائی اہمیت کا حامل ہے۔ ایک اچھی طرح سے تیار کردہ ڈیٹاسیٹ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈلز مؤثر طریقے سے سیکھ سکیں اور درست پیشین گوئیاں کر سکیں۔ اس عمل میں کئی اہم اقدامات شامل ہیں، بشمول ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا کی صفائی، ڈیٹا پری پروسیسنگ، اور ڈیٹا کو بڑھانا۔ سب سے پہلے، ڈیٹا اکٹھا کرنا بہت ضروری ہے کیونکہ یہ بنیاد فراہم کرتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, TensorFlow.js, مشین لرننگ کے لئے ڈیٹاسیٹ کی تیاری, 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
صارف اپنا تربیتی ڈیٹا آٹو ایم ایل ٹیبلز میں کیسے درآمد کر سکتے ہیں؟
آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تربیتی ڈیٹا درآمد کرنے کے لیے، صارفین کئی مراحل کی پیروی کر سکتے ہیں جن میں ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا سیٹ بنانا، اور ڈیٹا کو آٹو ایم ایل ٹیبلز سروس پر اپ لوڈ کرنا شامل ہے۔ آٹو ایم ایل ٹیبلز ایک مشین لرننگ سروس ہے جو گوگل کلاؤڈ کے ذریعے فراہم کی گئی ہے جو صارفین کو اس قابل بناتی ہے کہ وہ مشین لرننگ کے حسب ضرورت ماڈلز بنا سکیں
پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ہمارے ڈیٹا کی تیاری میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
مشین لرننگ کے میدان میں، ڈیٹا کی تیاری ایک ماڈل کی تربیت کی کامیابی میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے وقت، مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا کی تیاری میں کئی مراحل شامل ہیں۔ ان اقدامات میں ڈیٹا لوڈنگ، ڈیٹا کلیننگ، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، اور ڈیٹا سپلٹنگ شامل ہیں۔ میں پہلا قدم
- 1
- 2