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AI-संचालित व्यंजनों का निर्माण: Google Cloud के AI प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने के लिए एक गाइड

गहन चर्चा
समझने में आसान
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यह लेख Google Cloud के AI प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके व्यंजन निर्माण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के तरीके का अन्वेषण करता है। यह एक ऐसे मॉडल के निर्माण की प्रक्रिया का विवरण देता है जो व्यंजन प्रकारों को इनपुट के रूप में लेता है और सामग्री की मात्रा को आउटपुट करता है, साथ ही डेटा संग्रहण, तैयारी और मॉडल तैनाती के लिए व्यावहारिक कदमों का विवरण भी देता है। लेख में नो-कोड मॉडल निर्माण के लिए AutoML Tables के उपयोग को भी उजागर किया गया है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      व्यंजनों के लिए ML मॉडल बनाने के लिए स्पष्ट, चरण-दर-चरण गाइड प्रदान करता है।
    • 2
      मार्स विग्ली के साथ एक वास्तविक दुनिया के केस स्टडी को एकीकृत करता है, व्यावहारिक प्रासंगिकता को बढ़ाता है।
    • 3
      विभिन्न AI प्लेटफ़ॉर्म उपकरणों के उपयोग को प्रभावी ढंग से समझाता है।

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      पाक कला की रचनात्मकता को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ता है, AI के नवोन्मेषी अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करता है।
    • 2
      ML में व्यापक पहुंच के लिए AutoML Tables जैसे नो-कोड समाधानों की संभावनाओं को उजागर करता है।

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • यह लेख उपयोगकर्ताओं के लिए व्यावहारिक कदम और संसाधन प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग को पाक व्यंजनों में लागू करने में रुचि रखते हैं, जिससे यह अत्यधिक व्यावहारिक बनता है।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      मशीन लर्निंग मॉडल विकास
    • 2
      AI का उपयोग करके व्यंजन निर्माण
    • 3
      Google Cloud AI उपकरण

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      पाक कला और मशीन लर्निंग का नवोन्मेषी संगम।
    • 2
      खाद्य व्यंजनों के लिए अनुकूलित ML मॉडल बनाने के लिए विस्तृत व्यावहारिक मार्गदर्शन।
    • 3
      AI में पहुंच के लिए नो-कोड समाधानों पर जोर।

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      व्यंजन निर्माण के लिए ML मॉडल बनाने की प्रक्रिया को समझें।
    • 2
      Google Cloud AI उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें।
    • 3
      पाक कला में AI के नवोन्मेषी अनुप्रयोगों के बारे में अंतर्दृष्टि प्राप्त करें।
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) विभिन्न उद्योगों में क्रांति ला रहा है, जिसमें पाक कला की दुनिया भी शामिल है। यह लेख बताता है कि कैसे Google Cloud का AI प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है जो अद्वितीय व्यंजनों का निर्माण करते हैं। हम व्यंजन निर्माण के लिए ML मॉडल बनाने की प्रक्रिया पर चर्चा करेंगे, डेटा संग्रहण से लेकर तैनाती तक, और AI-संचालित व्यंजन निर्माण की खोज में रुचि रखने वालों के लिए मूल्यवान संसाधन प्रदान करेंगे।

“ ML व्यंजन मॉडल बनाने के उद्देश्य और चरण

ML व्यंजन मॉडल बनाने का मुख्य उद्देश्य एक ऐसा सिस्टम विकसित करना है जो एक विशेष प्रकार के व्यंजन के लिए सामग्री की मात्रा उत्पन्न कर सके। इसे प्राप्त करने के लिए, इन चरणों का पालन करें: 1. इच्छित व्यंजन प्रकारों के लिए व्यंजनों का एक पर्याप्त डेटासेट एकत्र करें। 2. डेटा को तैयार करें, जिसमें उन मुख्य सामग्रियों पर ध्यान केंद्रित करें जो बनावट, स्वाद और स्थिरता को प्रभावित करती हैं। 3. डेटा को पूर्व-प्रसंस्कृत करें, मापों को मानकीकरण और इनपुट को स्केल करके। 4. AI प्लेटफ़ॉर्म उपकरणों या AutoML Tables का उपयोग करके मॉडल बनाएं। 5. AI प्लेटफ़ॉर्म हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग या AutoML Tables के स्वचालित फीचर इंजीनियरिंग का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करें। 6. मॉडल को तैनात करें और नए व्यंजनों के लिए सामग्री की मात्रा की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग करें।

“ मॉडल विकास के लिए AI प्लेटफ़ॉर्म उपकरण

Google Cloud का AI प्लेटफ़ॉर्म ML मॉडल के विकास को सुविधाजनक बनाने के लिए कई उपकरण प्रदान करता है: 1. AI प्लेटफ़ॉर्म नोटबुक: फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल विकास के लिए एक जुपिटर लैब वातावरण। 2. TensorFlow: एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग ढांचा। 3. AI प्लेटफ़ॉर्म हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग: मॉडल हाइपरपैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए एक सेवा। 4. AI प्लेटफ़ॉर्म प्रिडिक्शन: प्रशिक्षित मॉडलों को तैनात करने और भविष्यवाणियाँ प्रदान करने के लिए एक उपकरण। 5. AutoML Tables: तालिका डेटा पर ML मॉडल बनाने के लिए एक नो-कोड समाधान।

“ ML मॉडल निर्माण प्रक्रिया में प्रमुख चरण

1. डेटा संग्रहण: चुने हुए व्यंजन प्रकारों के लिए विविध व्यंजनों का एक सेट एकत्र करें। 2. डेटा तैयारी: व्यंजनों में सामान्य मुख्य सामग्रियों की पहचान करें। 3. डेटा पूर्व-प्रसंस्करण: स्थिरता के लिए मापों को मानकीकरण और इनपुट को स्केल करें। 4. मॉडल निर्माण: AI प्लेटफ़ॉर्म उपकरणों या AutoML Tables का उपयोग करके मॉडल का निर्माण करें। 5. मॉडल प्रशिक्षण: हाइपरपैरामीटर को अनुकूलित करें और फीचर इंजीनियरिंग करें। 6. मॉडल तैनाती: नए व्यंजनों पर भविष्यवाणियाँ करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल को तैनात करें।

“ AI प्लेटफ़ॉर्म के साथ शुरुआत करने के लिए संसाधन

AI प्लेटफ़ॉर्म के साथ शुरुआत करने में मदद के लिए, इन संसाधनों का अन्वेषण करें: 1. AI प्लेटफ़ॉर्म क्विकस्टार्ट: Keras का उपयोग करके एक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित और तैनात करने पर एक ट्यूटोरियल। 2. अपना पहला AI प्लेटफ़ॉर्म नोटबुक बनाएं: AI प्लेटफ़ॉर्म नोटबुक बनाने और अनुकूलित करने के लिए एक गाइड। 3. What-If टूल: मॉडल व्यवहार को दृश्य रूप में देखने और विश्लेषण करने के लिए एक फीचर।

“ कोडलेस ML मॉडल निर्माण के लिए AutoML Tables

जो लोग नो-कोड दृष्टिकोण पसंद करते हैं, उनके लिए AutoML Tables कस्टम ML मॉडल बनाने के लिए एक सुलभ समाधान प्रदान करता है। यह फीचर इंजीनियरिंग को स्वचालित करता है और उपयोगकर्ताओं को पूरे ML कार्यप्रवाह के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। डेटा सेट बनाने, डेटा आयात करने, मॉडल तैनात करने और AutoML Tables का उपयोग करके परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए त्वरित प्रारंभ, नमूने और वीडियो का अन्वेषण करें।

“ अतिरिक्त अध्ययन संसाधन

AI प्लेटफ़ॉर्म और इसकी क्षमताओं की आपकी समझ को और बढ़ाने के लिए, इन अतिरिक्त संसाधनों की जाँच करें: 1. AI एडवेंचर्स वीडियो प्लेलिस्ट: कस्टम कंटेनरों के साथ मॉडल प्रशिक्षण, AI प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइनों का उपयोग करने और AI प्रिडिक्शन सेवा का लाभ उठाने जैसे विषयों को कवर करता है। 2. AI डेटा लेबलिंग सेवा: अपने प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने के तरीके जानें। 3. Google Cloud AI दस्तावेज़: विभिन्न AI और ML विषयों पर व्यापक गाइड और ट्यूटोरियल का अन्वेषण करें।

 मूल लिंक: https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/cook-your-own-ml-recipes-ai-platform

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