Kas ir viens karstais kodējums?
Viens karstais kodējums ir paņēmiens, ko bieži izmanto dziļās mācīšanās jomā, īpaši mašīnmācības un neironu tīklu kontekstā. TensorFlow, populārā dziļās mācīšanās bibliotēkā, viens karstais kodējums ir metode, ko izmanto, lai attēlotu kategoriskos datus formātā, ko var viegli apstrādāt ar mašīnmācīšanās algoritmiem. In
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow dziļi mācīšanās bibliotēka, TFLearn
Kā konfigurēt mākoņa apvalku?
Lai konfigurētu mākoņa apvalku Google mākoņa platformā (GCP), jums ir jāveic dažas darbības. Cloud Shell ir tīmekļa interaktīva čaulas vide, kas nodrošina piekļuvi virtuālajai mašīnai (VM) ar iepriekš instalētiem rīkiem un bibliotēkām. Tas ļauj pārvaldīt savus GSP resursus un veikt dažādus uzdevumus bez nepieciešamības
Kā atšķirt Google Cloud Console un Google Cloud Platform?
Google Cloud Console un Google Cloud Platform ir divi atšķirīgi komponenti plašākā Google mākoņpakalpojumu ekosistēmā. Lai gan tie ir cieši saistīti, ir svarīgi izprast to atšķirības, lai efektīvi pārvietotos un izmantotu Google mākoņa vidi. Google Cloud Console, kas pazīstama arī kā GCP konsole, ir
Vai elementiem, kas attēlo datus, jābūt ciparu formātā un jāorganizē objektu kolonnās?
Mašīnmācīšanās jomā, jo īpaši lielo datu kontekstā apmācību modeļiem mākonī, datu attēlojumam ir izšķiroša nozīme mācību procesa panākumos. Pazīmes, kas ir atsevišķi izmērāmas datu īpašības vai raksturlielumi, parasti tiek sakārtotas pazīmju kolonnās. Kamēr tas ir
Kāds ir mācīšanās ātrums mašīnmācībā?
Mācīšanās ātrums ir būtisks modeļa regulēšanas parametrs mašīnmācības kontekstā. Tas nosaka soļa lielumu katrā apmācības soļa atkārtojumā, pamatojoties uz informāciju, kas iegūta no iepriekšējā apmācības soļa. Pielāgojot mācīšanās ātrumu, mēs varam kontrolēt ātrumu, kādā modelis mācās no apmācības datiem un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Vai parasti ieteicamais datu sadalījums starp apmācību un novērtēšanu ir attiecīgi tuvu 80% līdz 20%?
Parastais dalījums starp apmācību un novērtēšanu mašīnmācīšanās modeļos nav fiksēts un var atšķirties atkarībā no dažādiem faktoriem. Tomēr parasti ir ieteicams ievērojamu daļu datu novirzīt apmācībai, parasti aptuveni 70–80%, un atlikušo daļu rezervēt novērtēšanai, kas būtu aptuveni 20–30%. Šis sadalījums to nodrošina
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Vai Google mākoņa risinājumus var izmantot, lai atsaistītu skaitļošanu no krātuves, lai efektīvāk apmācītu ML modeli ar lielajiem datiem?
Mašīnmācīšanās modeļu efektīva apmācība ar lielajiem datiem ir būtisks aspekts mākslīgā intelekta jomā. Google piedāvā specializētus risinājumus, kas ļauj atsaistīt skaitļošanu no krātuves, nodrošinot efektīvus apmācības procesus. Šie risinājumi, piemēram, Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas, nodrošina visaptverošu sistēmu progresam.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ir spēcīgs Google Cloud Platform (GCP) rīks, lai apmācītu mašīnmācības modeļus sadalītā un paralēlā veidā. Tomēr tas nepiedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu, kā arī neapstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas. Šajā atbildē mēs to darīsim
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
Mašīnmācīšanās modeļu apmācība lielās datu kopās ir izplatīta prakse mākslīgā intelekta jomā. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka datu kopas lielums apmācības procesā var radīt problēmas un potenciālas žagas. Apspriedīsim iespēju apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
Izmantojot CMLE (Cloud Machine Learning Engine), lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots. Šī prasība ir svarīga vairāku iemeslu dēļ, kas tiks detalizēti izskaidroti šajā atbildē. Pirmkārt, sapratīsim, ko nozīmē “eksportētais modelis”. CMLE kontekstā eksportēts modelis
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas