ایم ایل کیا ہے؟
مشین لرننگ (ML) مصنوعی ذہانت (AI) کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو الگورتھم اور ماڈلز کی ترقی پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو کمپیوٹر کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر سیکھنے اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ ML الگورتھم ڈیٹا میں پیچیدہ پیٹرن اور تعلقات کا تجزیہ اور تشریح کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں، اور پھر اس علم کو باخبر بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
الگورتھم بنانے کا کیا مطلب ہے جو ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھتے ہیں، پیش گوئی کرتے ہیں اور فیصلے کرتے ہیں؟
الگورتھم بنانا جو ڈیٹا کی بنیاد پر سیکھتے ہیں، نتائج کی پیشن گوئی کرتے ہیں، اور فیصلے کرتے ہیں مصنوعی ذہانت کے شعبے میں مشین لرننگ کا مرکز ہے۔ اس عمل میں ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کی تربیت اور انہیں پیٹرن کو عام کرنے اور نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کی اجازت دینا شامل ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین کے تناظر میں
تخمینہ لگانے والا الگورتھم کیا ہے؟
تخمینہ لگانے والا الگورتھم مشین لرننگ کے میدان میں ایک بنیادی جزو ہے۔ یہ ان پٹ خصوصیات اور آؤٹ پٹ لیبلز کے درمیان تعلقات کا تخمینہ لگا کر تربیت اور پیشین گوئی کے عمل میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، تخمینہ کاروں کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز کی ترقی کو آسان بنانے کے لیے فراہم کر کے کیا جاتا ہے۔
تخمینہ لگانے والے کیا ہیں؟
تخمینہ لگانے والے مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ مشاہدہ شدہ ڈیٹا کی بنیاد پر نامعلوم پیرامیٹرز یا افعال کا تخمینہ لگانے کے ذمہ دار ہیں۔ گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، تخمینہ کاروں کا استعمال ماڈلز کو تربیت دینے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس جواب میں، ہم تخمینہ لگانے والوں کے تصور کی تلاش کریں گے، ان کی وضاحت کریں گے۔
مشین لرننگ اور علمی اور ہورسٹک لرننگ میں کیا فرق ہے؟
مشین لرننگ، کاگنیٹو لرننگ، اور ہورسٹک لرننگ مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں تمام ایسے طریقے ہیں جن کا مقصد مشینوں کو سیکھنے اور فیصلے کرنے کے قابل بنانا ہے۔ اگرچہ وہ کچھ مماثلتوں کا اشتراک کرتے ہیں، ان طریقوں کے درمیان واضح فرق موجود ہیں. مشین لرننگ AI کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو الگورتھم اور ماڈلز کی ترقی پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
مسائل کی اقسام کے لیے: مقصد، حالات، ذرائع، کیا یہ درست ہے کہ اگر ہم عناصر میں سے ایک کو نہیں جانتے تو ہم مشین لرننگ استعمال کرتے ہیں، اور اگر دو عناصر نامعلوم ہیں، تو ہم مشین لرننگ کا استعمال نہیں کر سکتے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، مسائل کی اقسام کو تین اہم عناصر میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: مقصد، حالات اور ذرائع۔ ان عناصر میں سے ہر ایک کسی خاص مسئلے کو حل کرنے کے لیے مشین لرننگ تکنیک کے استعمال کی مناسبیت کا تعین کرنے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ تاہم، یہ ہے
مشین لرننگ میں ماڈل کی تعریف کیا ہے؟
مشین لرننگ میں ایک ماڈل سے مراد ریاضیاتی نمائندگی یا الگورتھم ہے جو کہ واضح طور پر پروگرام کیے بغیر پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایک بنیادی تصور ہے اور تصویر کی شناخت سے لے کر قدرتی زبان کی پروسیسنگ تک مختلف ایپلی کیشنز میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ میں
گوگل کلاؤڈ انجینئرنگ سپورٹ کو کسی مسئلے کی اطلاع دیتے وقت مخصوص اوقات فراہم کرنا کیوں ضروری ہے؟
گوگل کلاؤڈ انجینئرنگ سپورٹ کو کسی مسئلے کی اطلاع دیتے وقت، کئی وجوہات کی بنا پر مخصوص اوقات فراہم کرنا بہت ضروری ہے۔ اس پریکٹس کو GCP سپورٹ کیس مینجمنٹ میں ایک بہترین پریکٹس سمجھا جاتا ہے، اور یہ موثر اور موثر ٹربل شوٹنگ اور حل کو یقینی بنانے میں اہم اہمیت رکھتا ہے۔ مخصوص اوقات فراہم کر کے، صارفین سپورٹ ٹیم کو تجزیہ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
گوگل کلاؤڈ کسٹمر کیئر پورٹ فولیو کی بنیادی پیشکشیں کیا ہیں؟
گوگل کلاؤڈ کسٹمر کیئر پورٹ فولیو میں پیشکشوں کی ایک وسیع رینج شامل ہے جو گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) کے صارفین کو جامع مدد اور مدد فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔ ان پیشکشوں کا مقصد اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ گاہک GCP کی صلاحیتوں کو مؤثر طریقے سے استعمال کر سکیں، انہیں درپیش کسی تکنیکی مسائل کو حل کر سکیں، اور ضرورت پڑنے پر ماہرین کی رہنمائی حاصل کر سکیں۔
- میں شائع کلاؤڈ کمپیوٹنگ, EITC/CL/GCP گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم, جی سی پی سپورٹ, Google Cloud Customer Care کے ساتھ تعاون حاصل کرنا, امتحان کا جائزہ
آپ گوگل کلاؤڈ ویڈیو انٹیلی جنس کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ویڈیوز کو قابل تلاش اور قابل دریافت کیسے بنا سکتے ہیں؟
Google Cloud Video Intelligence کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ویڈیوز کو قابل تلاش اور قابل دریافت بنانے کے لیے، آپ پلیٹ فارم کے ذریعے فراہم کردہ طاقتور خصوصیات اور صلاحیتوں کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ گوگل کلاؤڈ ویڈیو انٹیلی جنس آپ کو اپنے ویڈیوز کے مواد کا خود بخود تجزیہ کرکے اور میٹا ڈیٹا تیار کرکے ان سے قابل عمل بصیرت نکالنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس میٹا ڈیٹا کو پھر تلاش کی اہلیت کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- میں شائع کلاؤڈ کمپیوٹنگ, EITC/CL/GCP گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم, جی سی پی لیبز, Google کلاؤڈ ویڈیو انٹیلی جنس, امتحان کا جائزہ