ਇੱਕ ਗਰਮ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਦੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨਕ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਸਦੇ ਉਦੇਸ਼, ਅਤੇ
ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੀ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ?
ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ, ਜਿੱਥੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਲਚਕਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਈ ਲਾਭ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਥਾਨਕ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ.
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨੇ MBARI ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੈਨੀਅਲ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ?
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ MBARI ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੈਨੀਅਲ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ। TensorFlow, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਨੇ ਇਸਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਦੇ ਕਾਰਨ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਏਅਰਬੀਐਨਬੀ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਬਿਗਹੇਡ ਨੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ?
Bighead, Airbnb ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ। ਇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਏਅਰਬੀਐਨਬੀ ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਦਰਪੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਬਿਗਹੈੱਡ ਨੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Airbnb ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ
TFX ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਬੈਚ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਭਾਵਪੂਰਤ API ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੈਕਐਂਡਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਤਪਾਦਨ ML ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ TFX ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ?
ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਬੈਚ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ API ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੰਡੇ ਗਏ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੈਕਐਂਡਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ TensorFlow ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
TensorFlow ਡਾਟਾਸੈੱਟ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਇਦੇ TensorFlow ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਅਸੀਂ 'ਜ਼ਿਪ' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ, 'ਜ਼ਿਪ' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। 'zip' ਫੰਕਸ਼ਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਇਟਰੇਬਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੂਪਲਜ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਟੂਪਲ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਈ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਆਈਓਟੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜੀਸੀਪੀ) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਆਈਓਟੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਬੈਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਫਲੋ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਮਦ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਆਈਓਟੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) 'ਤੇ ਇੱਕ IoT ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਸ (IoT) ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
- 1
- 2