کیا کوئی ایسی اینڈرائیڈ موبائل ایپلی کیشن ہے جسے گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کے انتظام کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ہاں، کئی اینڈرائیڈ موبائل ایپلیکیشنز ہیں جو گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) کے انتظام کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔ یہ ایپلیکیشنز ڈویلپرز اور سسٹم ایڈمنسٹریٹر کو چلتے پھرتے اپنے کلاؤڈ وسائل کی نگرانی، ان کا نظم و نسق اور مسائل کا ازالہ کرنے کے لیے لچک فراہم کرتی ہیں۔ ایسی ہی ایک ایپلیکیشن آفیشل گوگل کلاؤڈ کنسول ایپ ہے، جو گوگل پلے اسٹور پر دستیاب ہے۔ دی
گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کو منظم کرنے کے طریقے کیا ہیں؟
گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم (GCP) کے انتظام میں وسائل کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنے، کارکردگی کی نگرانی، اور سیکیورٹی اور تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے متعدد ٹولز اور تکنیکوں کا استعمال شامل ہے۔ GCP کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے کئی طریقے ہیں، ہر ایک ترقی اور نظم و نسق کے لائف سائیکل میں ایک خاص مقصد کی تکمیل کرتا ہے۔ 1. گوگل کلاؤڈ کنسول: گوگل کلاؤڈ کنسول ایک ویب پر مبنی ہے۔
کیا Keras TFlearn سے بہتر ڈیپ لرننگ TensorFlow لائبریری ہے؟
Keras اور TFlearn دو مشہور ڈیپ لرننگ لائبریریاں ہیں جو TensorFlow کے اوپر بنائی گئی ہیں، جو کہ گوگل کی تیار کردہ مشین لرننگ کے لیے ایک طاقتور اوپن سورس لائبریری ہے۔ اگرچہ Keras اور TFlearn دونوں کا مقصد عصبی نیٹ ورکس بنانے کے عمل کو آسان بنانا ہے، لیکن ان دونوں کے درمیان اختلافات ہیں جو مخصوص کی بنیاد پر ایک بہتر انتخاب کر سکتے ہیں۔
TensorFlow 2.0 اور بعد میں، سیشنز اب براہ راست استعمال نہیں ہوتے ہیں۔ کیا ان کو استعمال کرنے کی کوئی وجہ ہے؟
TensorFlow 2.0 اور بعد کے ورژنز میں، سیشنز کا تصور، جو TensorFlow کے پہلے ورژن میں ایک بنیادی عنصر تھا، کو فرسودہ کر دیا گیا ہے۔ TensorFlow 1.x میں سیشنز کا استعمال گرافس یا گرافس کے کچھ حصوں پر عمل درآمد کرنے کے لیے کیا گیا تھا، جس سے یہ کنٹرول کیا جا سکتا تھا کہ حساب کب اور کہاں ہوتا ہے۔ تاہم، TensorFlow 2.0 کے متعارف ہونے کے ساتھ، ایگزیکیوشن کے شوقین بن گئے۔
گوگل ویژن API میں آبجیکٹ کی شناخت کے لیے کچھ پہلے سے طے شدہ زمرے کیا ہیں؟
گوگل ویژن API، گوگل کلاؤڈ کی مشین لرننگ کی صلاحیتوں کا ایک حصہ، تصویر کو سمجھنے کی اعلیٰ خصوصیات پیش کرتا ہے، بشمول آبجیکٹ کی شناخت۔ آبجیکٹ کی شناخت کے تناظر میں، API تصاویر کے اندر موجود اشیاء کی درست شناخت کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ زمروں کا ایک سیٹ استعمال کرتا ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ زمرے API کے مشین لرننگ ماڈلز کی درجہ بندی کرنے کے لیے حوالہ پوائنٹس کے طور پر کام کرتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API, اعلی درجے کی تصاویر کی تفہیم, آبجیکٹ کا پتہ لگانا
ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
لفظ کی نمائندگی کو ویکٹر کے طور پر دیکھنے کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے سرایت کرنے والی پرت کو استعمال کرنے کے لیے، ہمیں ورڈ ایمبیڈنگز کے بنیادی تصورات اور عصبی نیٹ ورکس میں ان کے اطلاق کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے۔ ورڈ ایمبیڈنگز ایک مسلسل ویکٹر اسپیس میں الفاظ کی گھنی ویکٹر نمائندگی ہیں جو الفاظ کے درمیان معنوی رشتوں کو پکڑتی ہیں۔ یہ سرایتیں ہیں۔
CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) میں میکس پولنگ ایک اہم آپریشن ہے جو فیچر نکالنے اور جہتی کمی میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ تصویر کی درجہ بندی کے کاموں کے تناظر میں، فیچر کے نقشوں کو کم کرنے کے لیے convolutional تہوں کے بعد زیادہ سے زیادہ پولنگ کا اطلاق کیا جاتا ہے، جو کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرتے ہوئے اہم خصوصیات کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔ بنیادی مقصد
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, TensorFlow.js, لباس کی تصاویر کو درجہ بندی کرنے کے لئے ٹینسرفلو کا استعمال
تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
تصویر کی شناخت کے کاموں پر لاگو convolutional neural نیٹ ورک (CNN) کے عمل میں فیچر نکالنا ایک اہم مرحلہ ہے۔ CNNs میں، فیچر نکالنے کے عمل میں درست درجہ بندی کی سہولت کے لیے ان پٹ امیجز سے بامعنی خصوصیات کو نکالنا شامل ہے۔ یہ عمل ضروری ہے کیونکہ امیجز سے خام پکسل ویلیوز درجہ بندی کے کاموں کے لیے براہ راست موزوں نہیں ہیں۔ کی طرف سے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, TensorFlow.js, لباس کی تصاویر کو درجہ بندی کرنے کے لئے ٹینسرفلو کا استعمال
کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے دائرے میں، غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشنز کا استعمال قطعی ضرورت نہیں ہے، لیکن یہ ماڈلز کی کارکردگی اور کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔ مشین لرننگ ماڈلز کے تربیتی عمل کو بہتر بنانے میں غیر مطابقت پذیر سیکھنے کے افعال ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں
TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
TensorFlow Keras Tokenizer API ٹیکسٹ ڈیٹا کی موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے، جو کہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے کاموں میں ایک اہم قدم ہے۔ TensorFlow Keras میں Tokenizer مثال کو ترتیب دیتے وقت، پیرامیٹرز میں سے ایک جو سیٹ کیا جا سکتا ہے وہ ہے `num_words` پیرامیٹر، جو تعدد کی بنیاد پر رکھے جانے والے الفاظ کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔