వర్గీకరణ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో వర్గీకరణ అనేది ఇచ్చిన ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ యొక్క వర్గం లేదా తరగతిని అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో ఇది ఒక ప్రాథమిక భావన, ఇక్కడ అల్గోరిథం లేబుల్ చేయబడిన శిక్షణ డేటా నుండి కనిపించని డేటాపై అంచనాలను నేర్చుకుంటుంది. వర్గీకరణలు వివిధ అనువర్తనాల్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
TensorBoardని ఆన్లైన్లో ఉపయోగించవచ్చా?
అవును, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను విజువలైజ్ చేయడానికి ఆన్లైన్లో TensorBoardని ఉపయోగించవచ్చు. TensorBoard అనేది Google అభివృద్ధి చేసిన ప్రముఖ ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అయిన TensorFlowతో అందించబడే శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనం. మోడల్ గ్రాఫ్లు, ట్రైనింగ్ మెట్రిక్లు మరియు ఎంబెడ్డింగ్ల వంటి మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల యొక్క వివిధ అంశాలను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. వీటిని దృశ్యమానం చేయడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, మోడల్ విజువలైజేషన్ కోసం టెన్సర్బోర్డ్
శిక్షణలో ఎన్ని యంత్రాలు ఉపయోగించబడతాయో నిర్వచించడానికి పంపిణీ చేయబడిన ML మోడల్ శిక్షణను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు CMLE మోడల్ విస్తరణ కోసం కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ను ఉపయోగించవచ్చా?
Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్లో పంపిణీ చేయబడిన మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్ శిక్షణను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మీరు శిక్షణలో ఉపయోగించే యంత్రాల సంఖ్యను నిర్వచించడానికి CMLE (క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్) మోడల్ డిప్లాయ్మెంట్ కోసం కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ను ఉపయోగించవచ్చు. అయితే, ఉపయోగించబడే యంత్రాల రకాన్ని నేరుగా నిర్వచించడం సాధ్యం కాదు. లో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్లో అనుకూల కంటైనర్లతో శిక్షణా నమూనాలు
TFXలో పుషర్ కాంపోనెంట్ కోసం విస్తరణ లక్ష్యాలు ఏమిటి?
TensorFlow ఎక్స్టెండెడ్ (TFX)లోని పుషర్ కాంపోనెంట్ అనేది TFX పైప్లైన్లో ఒక ప్రాథమిక భాగం, ఇది వివిధ లక్ష్య పరిసరాలకు శిక్షణ పొందిన మోడల్ల విస్తరణను నిర్వహిస్తుంది. TFXలోని పుషర్ కాంపోనెంట్ కోసం విస్తరణ లక్ష్యాలు విభిన్నమైనవి మరియు అనువైనవి, వినియోగదారులు వారి నిర్దిష్ట అవసరాలను బట్టి వివిధ ప్లాట్ఫారమ్లకు వారి నమూనాలను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇందులో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), పంపిణీ ప్రాసెసింగ్ మరియు భాగాలు, పరీక్ష సమీక్ష
AutoML అనువాదంతో శిక్షణ పొందిన అనుకూల అనువాద మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి BLEU స్కోర్ని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
BLEU స్కోర్ అనేది యంత్ర అనువాద నమూనాల పనితీరును అంచనా వేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే మెట్రిక్. ఇది యంత్రం రూపొందించిన అనువాదం మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సూచన అనువాదాల మధ్య సారూప్యతను కొలుస్తుంది. AutoML అనువాదంతో శిక్షణ పొందిన అనుకూల అనువాద నమూనా సందర్భంలో, BLEU స్కోర్ నాణ్యత మరియు ప్రభావంపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, ఆటోఎంఎల్ అనువాదం, పరీక్ష సమీక్ష
AutoML అనువాదంతో అనుకూల అనువాద నమూనాను రూపొందించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
AutoML అనువాదంతో అనుకూల అనువాద నమూనాను సృష్టించడం అనేది వినియోగదారులకు వారి అనువాద అవసరాలకు ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన మోడల్కు శిక్షణనిచ్చే దశల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది. AutoML అనువాదం అనేది Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్ అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది అధిక-నాణ్యత అనువాద నమూనాలను రూపొందించే ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ సమాధానంలో,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, ఆటోఎంఎల్ అనువాదం, పరీక్ష సమీక్ష
అనువాద APIలో అధునాతన పదకోశం ఫీచర్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క అనువాద APIలోని అధునాతన పదకోశం ఫీచర్ మెషిన్ అనువాద అవుట్పుట్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరచడంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది. ఈ ఫీచర్ వినియోగదారులు తమ డొమైన్ లేదా పరిశ్రమకు నిర్దిష్టమైన నిబంధనల యొక్క కస్టమ్ గ్లాసరీని అందించడానికి అనుమతిస్తుంది, అనువాద నమూనా ఈ నిబంధనలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అనువదించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, అనువాద API, పరీక్ష సమీక్ష
నిరంతర డిస్క్లో బ్లాక్ పరిమాణం ఎంపిక వివిధ వినియోగ సందర్భాలలో దాని పనితీరును ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
ఉత్పాదక డేటా సైన్స్ కోసం Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మరియు Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్ను ఉపయోగించినప్పుడు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో వివిధ వినియోగ సందర్భాలలో దాని పనితీరుపై నిరంతర డిస్క్లో బ్లాక్ పరిమాణం ఎంపిక గణనీయంగా ప్రభావం చూపుతుంది. బ్లాక్ పరిమాణం అనేది డేటా నిల్వ చేయబడిన స్థిర-పరిమాణ భాగాలను సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, ఉత్పాదక డేటా సైన్స్ కోసం నిరంతర డిస్క్, పరీక్ష సమీక్ష
AI ప్లాట్ఫారమ్ శిక్షణలో AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ మరియు హైపర్ట్యూన్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ మరియు హైపర్ట్యూన్ అనేవి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల శిక్షణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్ అందించే రెండు విభిన్న లక్షణాలు. రెండూ మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడమే లక్ష్యంగా ఉన్నప్పటికీ, అవి వాటి విధానాలు మరియు కార్యాచరణలలో విభిన్నంగా ఉంటాయి. AI ప్లాట్ఫారమ్ ఆప్టిమైజర్ అనేది హైపర్పారామీటర్ స్థలాన్ని స్వయంచాలకంగా అన్వేషించే ఒక ఫీచర్.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, Google మేఘ AI ప్లాట్ఫాం, AI ప్లాట్ఫాం ఆప్టిమైజర్, పరీక్ష సమీక్ష
మీ పైప్లైన్లు మరియు రన్ల పురోగతిని నిర్వహించడానికి మరియు ట్రాక్ చేయడానికి పైప్లైన్స్ డ్యాష్బోర్డ్ UI వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక ఇంటర్ఫేస్ను ఎలా అందిస్తుంది?
Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్లోని పైప్లైన్స్ డ్యాష్బోర్డ్ UI వినియోగదారులకు వారి పైప్లైన్లు మరియు పరుగుల పురోగతిని నిర్వహించడానికి మరియు ట్రాక్ చేయడానికి వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది. ఈ ఇంటర్ఫేస్ AI ప్లాట్ఫారమ్ పైప్లైన్లతో పని చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేయడానికి మరియు వినియోగదారులు వారి మెషీన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోలను సమర్థవంతంగా పర్యవేక్షించడానికి మరియు నియంత్రించడానికి వీలు కల్పించడానికి రూపొందించబడింది. ఒకటి