Kas ir marķēti dati?
Apzīmētie dati mākslīgā intelekta (AI) kontekstā un jo īpaši Google mākoņa mašīnmācīšanās jomā attiecas uz datu kopu, kas ir anotēta vai atzīmēta ar īpašām iezīmēm vai kategorijām. Šīs etiķetes kalpo kā pamatpatiesība vai atsauce mašīnmācīšanās algoritmu apmācībai. Sasaistot datu punktus ar tiem
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšanas?
Mašīnmācīšanās jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, apgalvojums "Secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšana" nav pilnīgi precīzs. Secinājumi un prognozēšana ir atšķirīgi mašīnmācīšanās konveijera posmi, katrs kalpo citam mērķim un notiek dažādos punktos
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai “gcloud ml-engine jobs submit training” ir pareiza komanda, lai iesniegtu mācību darbu?
Komanda "gcloud ml-engine jobs submit training" patiešām ir pareiza komanda, lai iesniegtu apmācības darbu pakalpojumā Google Cloud Machine Learning. Šī komanda ir daļa no Google Cloud SDK (programmatūras izstrādes komplekta) un ir īpaši izstrādāta, lai mijiedarbotos ar Google Cloud nodrošinātajiem mašīnmācīšanās pakalpojumiem. Izpildot šo komandu, jums ir nepieciešams
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mašīnzināšanas zināšanas, Tensor Processing Units - vēsture un aparatūra
Vai mašīnmācības platformas var izmantot bez maksas?
Mašīnmācīšanās platformas var atšķirties to cenu modeļu ziņā. Lai gan dažas mašīnmācīšanās platformas piedāvā bezmaksas piekļuvi noteiktām funkcijām vai ierobežotu lietojumu, citas var pieprasīt samaksu par pilnīgu piekļuvi saviem pakalpojumiem. Google Cloud Machine Learning gadījumā ir pieejamas gan bezmaksas, gan maksas iespējas atkarībā no konkrētā
Kā bloka lieluma izvēle pastāvīgā diskā ietekmē tā veiktspēju dažādos lietošanas gadījumos?
Bloka lieluma izvēle pastāvīgā diskā var būtiski ietekmēt tā veiktspēju dažādos mākslīgā intelekta (AI) izmantošanas gadījumos, kad produktīvai datu zinātnei tiek izmantota Google mākoņmašīnmācīšanās (ML) un Google Cloud AI platforma. Bloka lielums attiecas uz fiksēta izmēra gabaliem, kuros tiek glabāti dati
Kāds ir apmācīta modeļa precizēšanas mērķis?
Apmācīta modeļa precizēšana ir būtisks solis mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši Google mākoņa mašīnmācības kontekstā. Tas kalpo, lai pielāgotu iepriekš apmācītu modeli konkrētam uzdevumam vai datu kopai, tādējādi uzlabojot tā veiktspēju un padarot to piemērotāku reālās pasaules lietojumprogrammām. Šis process ietver pielāgošanu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google rīki mašīnmācībai, Google mašīnmācīšanās pārskats, Eksāmenu apskats
Kā izveidot lineāru klasifikatoru, izmantojot TensorFlow aprēķinātāja ietvaru Google mākoņa mašīnmācībā?
Lai izveidotu lineāru klasifikatoru, izmantojot TensorFlow aprēķinātāja ietvaru pakalpojumā Google Cloud Machine Learning, varat sekot soli pa solim procesam, kas ietver datu sagatavošanu, modeļa definēšanu, apmācību, novērtēšanu un prognozēšanu. Šis visaptverošais skaidrojums palīdzēs jums veikt katru no šīm darbībām, nodrošinot didaktisko vērtību, kas balstīta uz faktiskām zināšanām. 1. Datu sagatavošana: Pirms būvniecības a
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācības izmantošanas gadījums modē, Eksāmenu apskats
Kādas darbības jāveic, izmantojot Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojumu?
Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojuma izmantošanas process ietver vairākas darbības, kas lietotājiem ļauj izvietot un izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai veiktu plaša mēroga prognozes. Šis pakalpojums, kas ir daļa no Google Cloud AI platformas, piedāvā bezservera risinājumu prognožu veikšanai apmācītos modeļos, ļaujot lietotājiem koncentrēties uz