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, Google ਕਲਾਊਡ ਦੀਆਂ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
AI ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ AI ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਾਲ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਲੇਬਲ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਮੁੱਖ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ।
ਅੱਗੇ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Google Cloud AutoML, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕੋਲੈਬ, ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। Colab ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ GPU ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਹੋਰ GCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Google ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ BigQuery ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾਫਲੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾਪ੍ਰੈਪ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਫਾਈ, ਪਰਿਵਰਤਨ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਿਲਡਿੰਗ ਅਤੇ ਟਰੇਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੁਣਨਾ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਰਗੇ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਮਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਬੈਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ RESTful APIs ਵਜੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦਾ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ, ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, Google ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ, ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ, ਬਿਲਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਨਦੇਹੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਵਿਅਕਤੀ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
- TensorBoard ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ