Kas ir viens karstais kodējums?
Viens karstais kodējums ir paņēmiens, ko izmanto mašīnmācībā un datu apstrādē, lai attēlotu kategoriskos mainīgos kā bināros vektorus. Tas ir īpaši noderīgi, strādājot ar algoritmiem, kas nevar tieši apstrādāt kategoriskus datus, piemēram, vienkāršiem un vienkāršiem aprēķiniem. Šajā atbildē mēs izpētīsim viena karstā kodējuma jēdzienu, tā mērķi un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Kā būtu ar ML modeļu palaišanu hibrīda iestatījumos, kad esošie modeļi darbojas lokāli un rezultāti tiek nosūtīti uz mākoni?
Mašīnmācīšanās (ML) modeļu palaišana hibrīda iestatījumos, kur esošie modeļi tiek izpildīti lokāli un to rezultāti tiek nosūtīti uz mākoni, var piedāvāt vairākas priekšrocības elastības, mērogojamības un izmaksu efektivitātes ziņā. Šī pieeja izmanto gan vietējo, gan mākoņdatošanas resursu stiprās puses, ļaujot organizācijām izmantot esošo infrastruktūru, vienlaikus izmantojot
Kādu lomu TensorFlow spēlēja Daniela projektā ar MBARI zinātniekiem?
TensorFlow spēlēja galveno lomu Daniela projektā ar MBARI zinātniekiem, nodrošinot spēcīgu un daudzpusīgu platformu mākslīgā intelekta modeļu izstrādei un ieviešanai. Google izstrādātais atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvars TensorFlow ir guvis ievērojamu popularitāti AI kopienā, pateicoties tā plašajam funkciju klāstam un ērtai lietošanai.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow lietojumprogrammas, Daniels un skaņas jūra, Eksāmenu apskats
Kādu lomu projektā spēlēja Airbnb mašīnmācīšanās platforma Bighead?
Bighead, Airbnb mašīnmācīšanās platforma, spēlēja izšķirošu lomu sarakstā fotoattēlu klasificēšanas projektā, izmantojot mašīnmācīšanos. Šī platforma tika izstrādāta, lai risinātu problēmas, ar kurām saskaras Airbnb, efektīvi izvietojot un pārvaldot mašīnmācīšanās modeļus. Izmantojot TensorFlow jaudu, Bighead ļāva Airbnb automatizēt un racionalizēt procesu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow lietojumprogrammas, Airbnb, izmantojot ML, klasificē savus ierakstu fotoattēlus, Eksāmenu apskats
Kāda ir Apache Beam loma TFX sistēmā?
Apache Beam ir atvērtā pirmkoda vienots programmēšanas modelis, kas nodrošina jaudīgu ietvaru datu pakešu un straumēšanas datu apstrādes konveijeru veidošanai. Tas piedāvā vienkāršu un izteiksmīgu API, kas ļauj izstrādātājiem rakstīt datu apstrādes konveijerus, ko var izpildīt dažādās izplatītās apstrādes aizmugursistēmās, piemēram, Apache Flink, Apache Spark un Google Cloud Dataflow.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Izplatīta apstrāde un komponenti, Eksāmenu apskats
Kā TFX izmanto Apache Beam ML inženierijā ražošanas ML izvietošanai?
Apache Beam ir jaudīgs atvērtā pirmkoda ietvars, kas nodrošina vienotu programmēšanas modeli gan pakešu, gan straumēšanas datu apstrādei. Tas piedāvā API un bibliotēku kopu, kas ļauj izstrādātājiem rakstīt datu apstrādes konveijerus, ko var izpildīt dažādās izplatītās apstrādes aizmugursistēmās, piemēram, Apache Flink, Apache Spark un Google Cloud Dataflow.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), ML inženierija ML izvietošanai ar TFX, Eksāmenu apskats
Kādas ir TensorFlow datu kopu izmantošanas priekšrocības TensorFlow 2.0?
TensorFlow datu kopas piedāvā virkni TensorFlow 2.0 priekšrocību, kas padara tās par vērtīgu rīku datu apstrādei un modeļu apmācībai mākslīgā intelekta (AI) jomā. Šīs priekšrocības izriet no TensorFlow datu kopu izstrādes principiem, kuros prioritāte ir efektivitāte, elastība un lietošanas vienkāršība. Šajā atbildē mēs izpētīsim atslēgu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow 2.0, Ievads TensorFlow 2.0, Eksāmenu apskats
Kā Python var atkārtot divas datu kopas vienlaikus, izmantojot funkciju “zip”?
Lai Python vienlaikus atkārtotu divas datu kopas, var izmantot funkciju “zip”. Funkcija 'zip' izmanto vairākus iteratorus kā argumentus un atgriež korešu iteratoru, kur katrs kortežs satur atbilstošos elementus no ievades iterācijām. Tas ļauj mums kopā apstrādāt elementus no vairākām datu kopām a
- Publicēta Datoru programmēšana, EITC/CP/PPF Python programmēšanas pamati, Virzība Python, Diagonālais uzvarēšanas algoritms, Eksāmenu apskats
Kāda ir Cloud Dataflow loma IoT datu apstrādē analītikas konveijerā?
Pilnībā pārvaldītam pakalpojumam Cloud Dataflow, ko nodrošina Google Cloud Platform (GCP), ir izšķiroša nozīme IoT datu apstrādē analītikas cauruļvadā. Tas piedāvā mērogojamu un uzticamu risinājumu liela apjoma straumēšanas un pakešu datu pārveidošanai un analīzei reāllaikā. Izmantojot Cloud Dataflow, organizācijas var efektīvi tikt galā ar milzīgo pieplūdumu
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, GSP laboratorijas, IoT Analytics cauruļvads, Eksāmenu apskats
Kādas darbības jāveic, veidojot IoT analītikas konveijeru Google mākoņplatformā?
IoT analīzes konveijera izveide Google mākoņplatformā (GCP) ietver vairākas darbības, kas ietver datu vākšanu, datu ievadi, datu apstrādi un datu analīzi. Šis visaptverošais process ļauj organizācijām iegūt vērtīgu ieskatu no savām lietiskā interneta (IoT) ierīcēm un pieņemt apzinātus lēmumus. Šajā atbildē mēs iedziļināsimies katrā iesaistītajā darbībā
- 1
- 2