TensorBoard అంటే ఏమిటి?
TensorBoard అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనం, ఇది సాధారణంగా Google యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ అయిన TensorFlowతో అనుబంధించబడుతుంది. విజువలైజేషన్ సాధనాల సూట్ను అందించడం ద్వారా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును అర్థం చేసుకోవడం, డీబగ్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో వినియోగదారులకు సహాయపడేలా ఇది రూపొందించబడింది. TensorBoard వినియోగదారులు వారి వివిధ అంశాలను దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
TensorFlow అంటే ఏమిటి?
TensorFlow అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లను అనుమతించేలా ఇది రూపొందించబడింది. టెన్సర్ఫ్లో ప్రత్యేకించి దాని సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కోసం ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది రెండింటికీ ప్రసిద్ధ ఎంపిక
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
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
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ అంచనాల కోసం Google క్లౌడ్లో AI మోడల్లను తయారు చేయడం ఎలా ప్రారంభించవచ్చు?
స్కేల్లో సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ల కోసం గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మోడల్లను రూపొందించే ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించడానికి, అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉండే నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ దశల్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం, Google క్లౌడ్ యొక్క AI సేవలతో తమను తాము పరిచయం చేసుకోవడం, అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం, సిద్ధం చేయడం మరియు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణా అభ్యాస అల్గారిథమ్ల స్కేలబిలిటీ కీలకమైన అంశం. ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ దాని పనితీరును పెంచడానికి మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు భారీ డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ముఖ్యమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఎలా సృష్టించాలి?
అదృశ్య డేటా ఆధారంగా అభ్యాస అల్గారిథమ్లను సృష్టించే ప్రక్రియ అనేక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్రయోజనం కోసం ఒక అల్గారిథమ్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, అదృశ్య డేటా యొక్క స్వభావాన్ని మరియు దానిని మెషిన్ లెర్నింగ్ పనులలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. ఆధారిత అభ్యాస అల్గారిథమ్లను రూపొందించడానికి అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని వివరిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు
డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా ఆధారంగా నేర్చుకునే, ఫలితాలను అంచనా వేసే మరియు నిర్ణయాలు తీసుకునే అల్గారిథమ్లను రూపొందించడం. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను ఉపయోగించి నమూనాల శిక్షణ మరియు నమూనాలను సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ సందర్భంలో
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సేవను ఉపయోగించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ని ఉపయోగించే ప్రక్రియ అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది స్కేల్లో అంచనాలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్ఫారమ్లో భాగమైన ఈ సేవ, శిక్షణ పొందిన మోడళ్లపై అంచనాలను అమలు చేయడానికి సర్వర్లెస్ సొల్యూషన్ను అందిస్తుంది, దీని ద్వారా వినియోగదారులు దృష్టి సారించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
ఉత్పత్తిలో ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను అందించడానికి ప్రాథమిక ఎంపికలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఉత్పత్తిలో ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను అందించడం విషయానికి వస్తే, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సర్వర్లెస్ అంచనాల స్కేల్లో, అనేక ప్రాథమిక ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఈ ఎంపికలు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు అందించడానికి విభిన్న విధానాలను అందిస్తాయి, ప్రతి దాని స్వంత ప్రయోజనాలు మరియు పరిగణనలు ఉంటాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowలో "export_savedmodel" ఫంక్షన్ ఏమి చేస్తుంది?
TensorFlowలో "export_savedmodel" ఫంక్షన్ అనేది శిక్షణ పొందిన మోడల్లను ఫార్మాట్లో ఎగుమతి చేయడానికి కీలకమైన సాధనం, దీనిని సులభంగా అమలు చేయవచ్చు మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ఫంక్షన్ వినియోగదారులు తమ టెన్సర్ఫ్లో మోడల్లను మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు లెర్న్డ్ పారామీటర్లతో సహా, SavedModel అనే ప్రామాణిక ఆకృతిలో సేవ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. SavedModel ఫార్మాట్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, స్థాయిలో సర్వర్లెస్ అంచనాలు, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2