درجہ بندی کیا ہے؟
مشین لرننگ کے تناظر میں ایک درجہ بندی ایک ایسا ماڈل ہے جسے کسی دیئے گئے ان پٹ ڈیٹا پوائنٹ کے زمرے یا کلاس کی پیشین گوئی کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ یہ زیر نگرانی سیکھنے کا ایک بنیادی تصور ہے، جہاں الگورتھم لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا سے سیکھتا ہے تاکہ غیر دیکھے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کی جا سکیں۔ درجہ بندی بڑے پیمانے پر مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال ہوتے ہیں۔
کیا TensorBoard کو آن لائن استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ہاں، کوئی بھی مشین لرننگ ماڈلز کو دیکھنے کے لیے TensorBoard آن لائن استعمال کر سکتا ہے۔ TensorBoard ایک طاقتور ویژولائزیشن ٹول ہے جو TensorFlow کے ساتھ آتا ہے، جو گوگل کے ذریعہ تیار کردہ ایک مقبول اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے۔ یہ آپ کو اپنے مشین لرننگ ماڈلز کے مختلف پہلوؤں کو ٹریک کرنے اور ان کا تصور کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ ماڈل گراف، ٹریننگ میٹرکس، اور ایمبیڈنگس۔ ان کا تصور کرکے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں پہلے اقدامات, ماڈل بصارت کے لئے ٹینسر بورڈ
کیا کوئی تقسیم شدہ ML ماڈل ٹریننگ کا استعمال کرتے ہوئے CMLE ماڈل کی تعیناتی کے لیے کنفیگریشن فائل کا استعمال کر سکتا ہے تاکہ یہ وضاحت کی جا سکے کہ تربیت میں کتنی مشینیں استعمال کی جائیں گی؟
Google Cloud AI پلیٹ فارم پر تقسیم شدہ مشین لرننگ (ML) ماڈل ٹریننگ کا استعمال کرتے وقت، آپ واقعی تربیت میں استعمال ہونے والی مشینوں کی تعداد کی وضاحت کرنے کے لیے CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ماڈل کی تعیناتی کے لیے کنفیگریشن فائل کا استعمال کر سکتے ہیں۔ تاہم، براہ راست اس قسم کی مشینوں کی وضاحت کرنا ممکن نہیں ہے جو استعمال کی جائیں گی۔ میں
TFX میں پشر جزو کے لیے تعیناتی کے اہداف کیا ہیں؟
TensorFlow Extended (TFX) میں Pusher جزو TFX پائپ لائن کا ایک بنیادی حصہ ہے جو مختلف ہدف والے ماحول میں تربیت یافتہ ماڈلز کی تعیناتی کو سنبھالتا ہے۔ TFX میں Pusher جزو کے لیے تعیناتی کے اہداف متنوع اور لچکدار ہیں، جو صارفین کو ان کی مخصوص ضروریات کے مطابق اپنے ماڈلز کو مختلف پلیٹ فارمز پر تعینات کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ اس میں
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو بڑھا ہوا (TFX), تقسیم شدہ پروسیسنگ اور اجزاء, امتحان کا جائزہ
BLEU سکور کو آٹو ایم ایل ٹرانسلیشن کے ساتھ تربیت یافتہ ایک حسب ضرورت ترجمہ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
BLEU سکور مشین ٹرانسلیشن ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا میٹرک ہے۔ یہ مشین سے تیار کردہ ترجمہ اور ایک یا زیادہ حوالہ جات کے درمیان مماثلت کی پیمائش کرتا ہے۔ آٹو ایم ایل ٹرانسلیشن کے ساتھ تربیت یافتہ ایک حسب ضرورت ترجمے کے ماڈل کے تناظر میں، BLEU سکور کے معیار اور تاثیر کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم, آٹو ایم ایل ترجمہ, امتحان کا جائزہ
آٹو ایم ایل ٹرانسلیشن کے ساتھ حسب ضرورت ترجمہ ماڈل بنانے میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
آٹو ایم ایل ٹرانسلیشن کے ساتھ حسب ضرورت ترجمے کا ماڈل بنانے میں ایسے اقدامات کا ایک سلسلہ شامل ہوتا ہے جو صارفین کو خاص طور پر ان کی ترجمے کی ضروریات کے مطابق بنائے گئے ماڈل کو تربیت دینے کے قابل بناتے ہیں۔ آٹو ایم ایل ٹرانسلیشن گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم کی طرف سے فراہم کردہ ایک طاقتور ٹول ہے جو اعلیٰ معیار کے ترجمے کے ماڈلز بنانے کے عمل کو خودکار بنانے کے لیے مشین لرننگ تکنیک کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ اس جواب میں،
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم, آٹو ایم ایل ترجمہ, امتحان کا جائزہ
ترجمہ API میں اعلی درجے کی لغت کی خصوصیت کا مقصد کیا ہے؟
گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم کے ترجمہ API میں اعلی درجے کی لغت کی خصوصیت مشینی ترجمہ کے آؤٹ پٹس کی درستگی اور معیار کو بڑھانے میں ایک اہم مقصد کی تکمیل کرتی ہے۔ یہ خصوصیت صارفین کو اصطلاحات کی ایک حسب ضرورت لغت فراہم کرنے کی اجازت دیتی ہے جو ان کے ڈومین یا صنعت کے لیے مخصوص ہیں، ترجمہ ماڈل کو ان شرائط کو بہتر طور پر سمجھنے اور ترجمہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم, ترجمہ API, امتحان کا جائزہ
مستقل ڈسک پر بلاک سائز کا انتخاب مختلف استعمال کے معاملات میں اس کی کارکردگی کو کیسے متاثر کرتا ہے؟
پرسسٹنٹ ڈسک پر بلاک سائز کا انتخاب مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں Google Cloud Machine Learning (ML) اور Google Cloud AI پلیٹ فارم کو پیداواری ڈیٹا سائنس کے لیے استعمال کرتے وقت اس کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتا ہے۔ بلاک سائز سے مراد فکسڈ سائز کے ٹکڑوں ہیں جن میں ڈیٹا کو محفوظ کیا جاتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم, پیداواری ڈیٹا سائنس کے لئے مستقل ڈسک, امتحان کا جائزہ
AI پلیٹ فارم کی تربیت میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر اور HyperTune میں کیا فرق ہے؟
AI Platform Optimizer اور HyperTune دو الگ خصوصیات ہیں جو Google Cloud AI پلیٹ فارم کی طرف سے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو بہتر بنانے کے لیے پیش کی گئی ہیں۔ اگرچہ دونوں کا مقصد ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانا ہے، لیکن وہ اپنے نقطہ نظر اور افعال میں مختلف ہیں۔ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر ایک ایسی خصوصیت ہے جو خود بخود ہائپر پیرامیٹر کی جگہ کو تلاش کرتی ہے
پائپ لائنز ڈیش بورڈ UI آپ کی پائپ لائنز اور رن کی پیشرفت کو منظم اور ٹریک کرنے کے لیے صارف دوست انٹرفیس کیسے فراہم کرتا ہے؟
گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم میں پائپ لائنز ڈیش بورڈ UI صارفین کو ان کی پائپ لائنوں اور رنز کی پیشرفت کا نظم و نسق اور ٹریک کرنے کے لیے صارف دوست انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ یہ انٹرفیس AI پلیٹ فارم پائپ لائنز کے ساتھ کام کرنے کے عمل کو آسان بنانے اور صارفین کو اپنے مشین لرننگ ورک فلو کو موثر طریقے سے مانیٹر کرنے اور کنٹرول کرنے کے قابل بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ میں سے ایک