ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ
ਈਗਰ ਮੋਡ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਈਗਰ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਈਗਰ ਮੋਡ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਈਜਰ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਮੁੱਖ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਪਹਿਲਾਂ ਕੇਰਾਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ
BigQuery ML ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
BigQuery ML ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ `ML.PREDICT` ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। BigQuery ML Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। `ML.PREDICT` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ BigQuery ML ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
BigQuery ML ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। BigQuery ML ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ
BigQuery ML ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਬਣਾਓ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
BigQuery ML ਵਿੱਚ CREATE MODEL ਕਥਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ Google Cloud ਦੇ BigQuery ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਥਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਿੰਗ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। CREATE MODEL ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ
ਤੁਸੀਂ BigQuery ML ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ?
BigQuery ML ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ Google ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਲੋੜੀਂਦੇ APIs ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ, ਇੱਕ BigQuery ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ Google ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ
BigQuery ML ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਕੀ ਹਨ?
BigQuery ML Google ਕਲਾਊਡ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ BigQuery ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ BigQuery ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਅੰਦੋਲਨ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। BigQuery ML ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉੱਥੇ ਹਨ
ਕੁਬੇਫਲੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਸਾਂਝ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਕੁਬੇਫਲੋ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਹਿਜ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Kubeflow ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
Google Kubernetes Engine (GKE) 'ਤੇ Kubeflow ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
Google Kubernetes Engine (GKE) 'ਤੇ Kubeflow ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਬੇਫਲੋ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। GKE, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ