ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్లో వర్గీకరణ వేరియబుల్లను బైనరీ వెక్టర్లుగా సూచించడానికి ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత. సాదా మరియు సాధారణ అంచనాల వంటి వర్గీకరణ డేటాను నేరుగా నిర్వహించలేని అల్గారిథమ్లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్, దాని ప్రయోజనం మరియు అనే భావనను విశ్లేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, సాదా మరియు సాధారణ అంచనా
ML మోడల్లను హైబ్రిడ్ సెటప్లో అమలు చేయడం ఎలా, ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్లు క్లౌడ్కి పంపబడిన ఫలితాలను స్థానికంగా అమలు చేయడం ఎలా?
హైబ్రిడ్ సెటప్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్లను అమలు చేయడం, ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్లు స్థానికంగా అమలు చేయబడి, వాటి ఫలితాలు క్లౌడ్కి పంపబడతాయి, సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు ఖర్చు-ప్రభావం పరంగా అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. ఈ విధానం స్థానిక మరియు క్లౌడ్-ఆధారిత కంప్యూటింగ్ వనరుల యొక్క బలాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది, సంస్థలను తీసుకునేటప్పుడు తమ ప్రస్తుత మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించుకునేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
MBARIలోని శాస్త్రవేత్తలతో డేనియల్ ప్రాజెక్ట్లో TensorFlow ఏ పాత్ర పోషించింది?
కృత్రిమ మేధస్సు నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ వేదికను అందించడం ద్వారా MBARIలోని శాస్త్రవేత్తలతో డేనియల్ ప్రాజెక్ట్లో TensorFlow కీలక పాత్ర పోషించింది. TensorFlow, Google అభివృద్ధి చేసిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, దాని విస్తృతమైన కార్యాచరణలు మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కారణంగా AI సంఘంలో గణనీయమైన ప్రజాదరణ పొందింది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, డేనియల్ మరియు ధ్వని సముద్రం, పరీక్ష సమీక్ష
Airbnb యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్, Bighead, ప్రాజెక్ట్లో ఏ పాత్ర పోషించింది?
Bighead, Airbnb యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్, మెషీన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి జాబితా చేసే ఫోటోలను వర్గీకరించే ప్రాజెక్ట్లో కీలక పాత్ర పోషించింది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా అమలు చేయడంలో మరియు నిర్వహించడంలో Airbnb ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ఈ ప్లాట్ఫారమ్ అభివృద్ధి చేయబడింది. TensorFlow యొక్క శక్తిని పెంచడం ద్వారా, ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు క్రమబద్ధీకరించడానికి Bighead Airbnbని ఎనేబుల్ చేసింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML ను ఉపయోగించే Airbnb దాని జాబితా ఫోటోలను వర్గీకరిస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
TFX ఫ్రేమ్వర్క్లో అపాచీ బీమ్ పాత్ర ఏమిటి?
అపాచీ బీమ్ అనేది ఓపెన్ సోర్స్ యూనిఫైడ్ ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్, ఇది బ్యాచ్ బిల్డింగ్ మరియు స్ట్రీమింగ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్లైన్లకు శక్తివంతమైన ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది. ఇది Apache Flink, Apache Spark మరియు Google Cloud Dataflow వంటి వివిధ పంపిణీ చేయబడిన ప్రాసెసింగ్ బ్యాకెండ్లలో అమలు చేయగల డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్లైన్లను వ్రాయడానికి డెవలపర్లను అనుమతించే సరళమైన మరియు వ్యక్తీకరణ APIని అందిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), పంపిణీ ప్రాసెసింగ్ మరియు భాగాలు, పరీక్ష సమీక్ష
ఉత్పత్తి ML విస్తరణల కోసం ML ఇంజనీరింగ్లో TFX అపాచీ బీమ్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
అపాచీ బీమ్ అనేది బ్యాచ్ మరియు స్ట్రీమింగ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ రెండింటికీ ఏకీకృత ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్ను అందించే శక్తివంతమైన ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది Apache Flink, Apache Spark మరియు Google Cloud Dataflow వంటి వివిధ పంపిణీ చేయబడిన ప్రాసెసింగ్ బ్యాకెండ్లలో అమలు చేయగల డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్లైన్లను వ్రాయడానికి డెవలపర్లను అనుమతించే APIలు మరియు లైబ్రరీల సమితిని అందిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), ఉత్పత్తి కోసం ML ఇంజనీరింగ్ TFX తో ML విస్తరణ, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow 2.0లో TensorFlow డేటాసెట్లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
TensorFlow డేటాసెట్లు TensorFlow 2.0లో అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి, ఇవి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు మోడల్ శిక్షణ కోసం వాటిని విలువైన సాధనంగా చేస్తాయి. ఈ ప్రయోజనాలు TensorFlow డేటాసెట్ల రూపకల్పన సూత్రాల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి, ఇవి సామర్థ్యం, వశ్యత మరియు వాడుకలో సౌలభ్యానికి ప్రాధాన్యతనిస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము కీని విశ్లేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సర్ ఫ్లో 2.0, టెన్సార్ఫ్లో 2.0 పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
'zip' ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి పైథాన్లో ఒకేసారి రెండు సెట్ల డేటాను మనం ఎలా పునరావృతం చేయవచ్చు?
పైథాన్లో ఏకకాలంలో రెండు సెట్ల డేటాను మళ్లించడానికి, 'zip' ఫంక్షన్ని ఉపయోగించవచ్చు. 'జిప్' ఫంక్షన్ బహుళ ఇటరబుల్లను ఆర్గ్యుమెంట్లుగా తీసుకుంటుంది మరియు టుపుల్స్ యొక్క ఇటరేటర్ను అందిస్తుంది, ఇక్కడ ప్రతి టుపుల్ ఇన్పుట్ ఇటరబుల్స్ నుండి సంబంధిత ఎలిమెంట్లను కలిగి ఉంటుంది. ఇది బహుళ డేటా సెట్ల నుండి ఎలిమెంట్లను కలిసి aలో ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్, EITC/CP/PPF పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఫండమెంటల్స్, పైథాన్లో అభివృద్ధి చెందుతోంది, వికర్ణ విన్నింగ్ అల్గోరిథం, పరీక్ష సమీక్ష
అనలిటిక్స్ పైప్లైన్లో IoT డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలో క్లౌడ్ డేటాఫ్లో పాత్ర ఏమిటి?
క్లౌడ్ డేటాఫ్లో, Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) అందించిన పూర్తిగా నిర్వహించబడే సేవ, అనలిటిక్స్ పైప్లైన్లో IoT డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది నిజ సమయంలో స్ట్రీమింగ్ మరియు బ్యాచ్ డేటా యొక్క పెద్ద వాల్యూమ్లను మార్చడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం స్కేలబుల్ మరియు నమ్మదగిన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. క్లౌడ్ డేటాఫ్లోను పెంచడం ద్వారా, సంస్థలు భారీ ప్రవాహాన్ని సమర్ధవంతంగా నిర్వహించగలవు
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, IoT Analytics పైప్లైన్, పరీక్ష సమీక్ష
Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్లో IoT అనలిటిక్స్ పైప్లైన్ని నిర్మించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP)లో IoT అనలిటిక్స్ పైప్లైన్ను రూపొందించడం అనేది డేటా సేకరణ, డేటా తీసుకోవడం, డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా విశ్లేషణలను కలిగి ఉండే అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సమగ్ర ప్రక్రియ సంస్థలు తమ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) పరికరాల నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు మరియు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము పాల్గొన్న ప్రతి దశను పరిశీలిస్తాము
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, IoT Analytics పైప్లైన్, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2