ਗੂਗਲ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਰਾਜ਼ ਖੋਜੋ
Google ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਤੁਹਾਨੂੰ Google ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ML ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਲੀਨ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਵਰਟੇਕਸ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ML ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
Vertex AI ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਟੋਐਮਐਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਟੋਰ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਉਹ TensorFlow ਅਤੇ Pytorch ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਰਕਬੈਂਚ ਨੋਟਬੁੱਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ML ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਲਈ ਬੇਅੰਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ML ਦੇ ਪੰਜ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ML ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਹਰ ਪੜਾਅ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕੋਗੇ ਕਿ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ML ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਿਆਨ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ML ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ Vertex AI ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਦੀ ਵੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਸਾਧਨ ML ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਬੇਮਿਸਾਲ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ Vertex AI ਵਿੱਚ ML ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਸਿੱਖੋਗੇ। ਇਹ ਮਹਾਰਤ ML ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ
ਗੂਗਲ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਠੋਸ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਪ੍ਰਤੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨਵੇਂ ਦਿਸਹੱਦੇ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਆਉ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ ਗੂਗਲ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਐਮਐਲ ਸਿਧਾਂਤ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਹਾਰਕ, ਜੀਵਨ-ਬਦਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। Google 'ਤੇ ਹਰੇਕ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
Google ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝ ਸਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਗਾਤਾਰ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਉਹ YouTube ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। Google ਖਤਰਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਰੋਕਣ ਲਈ ML ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਔਨਲਾਈਨ ਅਨੁਭਵ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਮੈਡੀਕਲ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਐਮਐਲ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫਰਮ ਪੈਥੋਲੋਜੀਜ਼ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਾਇਕ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਾਕਟਰੀ ਸਕੈਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
Google ਸਿਰਫ਼ ML ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗੂਗਲ 'ਤੇ ML ਲਈ ਇਹ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ AI ਦੀ ਬੇਅੰਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Google 'ਤੇ ML ਦੇ ਫਰੰਟੀਅਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ
ਗੂਗਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਇਨਕਲਾਬੀ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਕਾਢਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਗੂਗਲ ਐੱਮ.ਐੱਲ. ਨੂੰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਧੱਕ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Google 'ਤੇ ML ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਮੀਦ avant-garde ਹੱਲ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸਾਡੇ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿੱਖਿਆ ਤੱਕ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ML ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ML ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਹਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿੱਖਦੇ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, Google ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਢਾਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਐਮਐਲ ਦੀ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਜਲਵਾਯੂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਲਵਾਯੂ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੂਗਲ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ML ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਕਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, Google ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬੇਅੰਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
→→→ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ? Gmail ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਐਕਸਲ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੁਝਾਅ←←←
