Kā var sākt veidot AI modeļus pakalpojumā Google Cloud, lai bez servera varētu prognozēt mērogā?
Lai uzsāktu mākslīgā intelekta (AI) modeļu izveidi, izmantojot Google mākoņa mašīnmācīšanos, lai bezservera prognozēm plašā mērogā, ir jāievēro strukturēta pieeja, kas ietver vairākus galvenos soļus. Šīs darbības ietver izpratni par mašīnmācīšanās pamatiem, iepazīšanos ar Google Cloud AI pakalpojumiem, izstrādes vides iestatīšanu, sagatavošanu un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kā izveidot modeli Google mākoņa mašīnmācībā?
Lai izveidotu modeli Google Cloud Machine Learning Engine, jums ir jāievēro strukturēta darbplūsma, kas ietver dažādus komponentus. Šie komponenti ietver datu sagatavošanu, modeļa definēšanu un apmācību. Izpētīsim katru soli sīkāk. 1. Datu sagatavošana. Pirms modeļa izveides ir ļoti svarīgi sagatavot savu
Kāpēc novērtējums ir 80% par apmācību un 20% par vērtēšanu, bet ne otrādi?
80% svara piešķiršana apmācībai un 20% svēruma piešķiršana novērtēšanai mašīnmācības kontekstā ir stratēģisks lēmums, kas balstīts uz vairākiem faktoriem. Šīs izplatīšanas mērķis ir panākt līdzsvaru starp mācību procesa optimizēšanu un modeļa veiktspējas precīzas novērtēšanas nodrošināšanu. Šajā atbildē mēs iedziļināsimies iemeslus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kādas ir apmācības un prognozēšanas darbības, izmantojot TensorFlow.js modeļus?
Apmācība un prognozēšana, izmantojot TensorFlow.js modeļus, ietver vairākas darbības, kas ļauj pārlūkprogrammā izstrādāt un izvietot dziļās mācīšanās modeļus. Šis process ietver datu sagatavošanu, modeļa izveidi, apmācību un prognozēšanu. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim katru no šīm darbībām, sniedzot visaptverošu procesa skaidrojumu. 1. Datu sagatavošana:
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Padziļināta mācīšanās pārlūkprogrammā ar TensorFlow.js, Ievads, Eksāmenu apskats
Kā aizpildīt vārdnīcas vilcienu un testu komplektiem?
Lai aizpildītu vārdnīcas vilcienu un testu komplektiem saistībā ar sava K tuvāko kaimiņu (KNN) algoritma izmantošanu mašīnmācībā, izmantojot Python, mums ir jāievēro sistemātiska pieeja. Šis process ietver mūsu datu pārveidošanu piemērotā formātā, ko var izmantot KNN algoritms. Pirmkārt, sapratīsim
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Mašīnmācības programmēšana, Pielietojot savu K tuvāko kaimiņu algoritmu, Eksāmenu apskats
Kāds ir prognožu pievienošanas process datu kopas beigās regresijas prognozēšanai?
Prognožu pievienošanas process datu kopas beigās regresijas prognozēšanai ietver vairākas darbības, kuru mērķis ir ģenerēt precīzas prognozes, pamatojoties uz vēsturiskajiem datiem. Regresijas prognozēšana ir mašīnmācības paņēmiens, kas ļauj prognozēt nepārtrauktas vērtības, pamatojoties uz saistību starp neatkarīgiem un atkarīgiem mainīgajiem. Šajā kontekstā mēs
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Regress, Regresijas prognozēšana un prognozēšana, Eksāmenu apskats
Kāpēc datu kopas sagatavošana ir svarīga efektīvai mašīnmācīšanās modeļu apmācībai?
Pareiza datu kopas sagatavošana ir ārkārtīgi svarīga efektīvai mašīnmācīšanās modeļu apmācībai. Labi sagatavota datu kopa nodrošina, ka modeļi var efektīvi mācīties un veikt precīzas prognozes. Šis process ietver vairākas galvenās darbības, tostarp datu vākšanu, datu tīrīšanu, datu priekšapstrādi un datu papildināšanu. Pirmkārt, datu vākšana ir ļoti svarīga, jo tā nodrošina pamatu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow.js, Datu kopas sagatavošana mašīnmācībai, Eksāmenu apskats
Kādas darbības jāveic, veidojot dokumentu klasifikācijas neironu strukturētās mācīšanās modeli?
Neironu strukturētās mācīšanās (NSL) modeļa izveide dokumentu klasifikācijai ietver vairākus soļus, no kuriem katrs ir ļoti svarīgs, lai izveidotu stabilu un precīzu modeli. Šajā skaidrojumā mēs iedziļināsimies detalizētā šāda modeļa izveides procesā, sniedzot visaptverošu izpratni par katru soli. 1. solis: datu sagatavošana Pirmais solis ir apkopot un
Kā lietotāji var importēt savus treniņu datus AutoML tabulās?
Lai importētu apmācības datus AutoML tabulās, lietotāji var veikt vairākas darbības, kas ietver datu sagatavošanu, datu kopas izveidi un datu augšupielādi pakalpojumā AutoML tabulas. AutoML tabulas ir mašīnmācīšanās pakalpojums, ko nodrošina Google Cloud, kas ļauj lietotājiem izveidot un izvietot pielāgotus mašīnmācīšanās modeļus bez
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mašīnzināšanas zināšanas, AutoML tabulas, Eksāmenu apskats
Kādas darbības ir jāveic, sagatavojot mūsu datus mašīnmācīšanās modeļa apmācībai, izmantojot Pandas bibliotēku?
Mašīnmācības jomā datu sagatavošanai ir izšķiroša nozīme modeļa apmācībā. Izmantojot Pandas bibliotēku, ir jāveic vairākas darbības, lai sagatavotu datus mašīnmācīšanās modeļa apmācībai. Šīs darbības ietver datu ielādi, datu tīrīšanu, datu pārveidošanu un datu sadalīšanu. Pirmais solis iekšā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, AutoML Vision — 1. daļa, Eksāmenu apskats
- 1
- 2