ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਟਿਊਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਟਿਊਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Google ਕਲਾਊਡ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਚੱਲ ਰਹੇ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਚੱਲ ਰਹੇ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਅਧਿਐਨ, ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਮਾਪ। ਇਹ ਸ਼ਰਤਾਂ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਨੀਂਹ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ a ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟਿਡ ਸੈੱਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੈਰ-ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਐਮਐਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ, ਗੂਗਲ AI ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ