ਕੀ ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Android ਲਈ TensorFlow Lite TensorFlow ਦਾ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। TensorFlow Lite ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਾਈਨਰੀ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਤਿਆਰੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
ਕੋਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੀਚੇ ਦੇ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?
Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਆਉ ਹਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ। 1. ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਟੈਂਬੂਆ ਐਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਵਿੱਚ TensorFlow ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਸਾਹ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਂਬੂਆ ਐਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
TensorFlow Extended (TFX) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow Extended (TFX) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਤੱਕ। TFX ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ TFX ਵਿੱਚ ਹਰੀਜੱਟਲ ਪਰਤਾਂ ਕੀ ਹਨ?
TFX, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ TensorFlow Extended, ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। TFX ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ
TFX ਵਿੱਚ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਅ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪੜਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ
ML ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- 1
- 2