ਇੱਕ ਗਰਮ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਰਮ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ
ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਸ਼ੈੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ?
Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਲਾਊਡ ਸ਼ੈੱਲ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਸ਼ੈੱਲ ਇੱਕ ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਿਤ, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸ਼ੈੱਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ (VM) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ GCP ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਕੰਸੋਲ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰੀਏ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਕੰਸੋਲ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਕੰਸੋਲ, ਜਿਸ ਨੂੰ GCP ਕੰਸੋਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, EITC/CL/GCP ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਜੀਸੀਪੀ ਕੰਸੋਲ ਟੂਰ
ਕੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਦਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਡਲ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਹਰੇਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ 'ਤੇ ਕਦਮ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਦਰ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ
ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਚਕਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 80% ਤੋਂ 20% ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਚਕਾਰ ਆਮ ਵੰਡ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 70-80%, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਰਾਖਵਾਂ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ 20-30% ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਵੰਡ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। Google ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕਪਲਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੱਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, GCP BigQuery, ਅਤੇ ਓਪਨ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ (CMLE) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੇ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਰਾਂਗੇ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹਿਚਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਆਪਹੁਦਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਅਤੇ
CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ "ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ। CMLE ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ