Kas ir klasifikators?
Klasifikators mašīnmācības kontekstā ir modelis, kas ir apmācīts paredzēt noteiktā ievades datu punkta kategoriju vai klasi. Tas ir uzraudzītas mācīšanās pamatjēdziens, kurā algoritms mācās no marķētiem apmācības datiem, lai prognozētu neredzētus datus. Klasifikatori tiek plaši izmantoti dažādās lietojumprogrammās
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Vai TensorBoard var izmantot tiešsaistē?
Jā, TensorBoard var izmantot tiešsaistē, lai vizualizētu mašīnmācīšanās modeļus. TensorBoard ir spēcīgs vizualizācijas rīks, kas tiek piegādāts kopā ar TensorFlow — populāru Google izstrādāto atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvaru. Tas ļauj izsekot un vizualizēt dažādus mašīnmācīšanās modeļu aspektus, piemēram, modeļu diagrammas, apmācības metriku un iegulšanu. Vizualizējot šos
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, TensorBoard modeļa vizualizēšanai
Vai var izmantot konfigurācijas failu CMLE modeļa izvietošanai, izmantojot izplatītu ML modeļa apmācību, lai noteiktu, cik mašīnu tiks izmantotas apmācībā?
Izmantojot sadalītās mašīnmācīšanās (ML) modeļa apmācību Google Cloud AI platformā, varat izmantot konfigurācijas failu CMLE (Cloud Machine Learning Engine) modeļa izvietošanai, lai noteiktu apmācībā izmantoto mašīnu skaitu. Tomēr nav iespējams tieši definēt, kāda veida mašīnas tiks izmantotas. In
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, Apmācību modeļi ar pielāgotiem konteineriem Cloud AI platformā
Kādi ir Pusher komponenta izvietošanas mērķi TFX?
TensorFlow Extended (TFX) Pusher komponents ir būtiska TFX konveijera daļa, kas nodrošina apmācītu modeļu izvietošanu dažādās mērķa vidēs. Pusher komponenta izvietošanas mērķi TFX ir daudzveidīgi un elastīgi, ļaujot lietotājiem izvietot savus modeļus dažādās platformās atkarībā no viņu īpašajām prasībām. Šajā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Izplatīta apstrāde un komponenti, Eksāmenu apskats
Kā BLEU punktu var izmantot, lai novērtētu pielāgota tulkošanas modeļa veiktspēju, kas apmācīts ar AutoML Translation?
BLEU rādītājs ir plaši izmantots rādītājs mašīntulkošanas modeļu veiktspējas novērtēšanai. Tas mēra līdzību starp mašīnveidotu tulkojumu un vienu vai vairākiem atsauces tulkojumiem. Pielāgota tulkošanas modeļa kontekstā, kas apmācīts ar AutoML Translation, BLEU rezultāts var sniegt vērtīgu ieskatu par tulkošanas kvalitāti un efektivitāti.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AutoML tulkošana, Eksāmenu apskats
Kādas darbības jāveic, lai izveidotu pielāgotu tulkošanas modeli, izmantojot AutoML Translation?
Pielāgota tulkošanas modeļa izveide, izmantojot AutoML Translation, ietver virkni darbību, kas lietotājiem ļauj apmācīt modeli, kas īpaši pielāgots viņu tulkošanas vajadzībām. AutoML tulkošana ir spēcīgs Google Cloud AI platformas rīks, kas izmanto mašīnmācīšanās metodes, lai automatizētu augstas kvalitātes tulkošanas modeļu izveides procesu. Šajā atbildē
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AutoML tulkošana, Eksāmenu apskats
Kāds ir tulkošanas API uzlabotās glosārija funkcijas mērķis?
Papildu glosārija funkcija Google Cloud AI platformas tulkošanas API kalpo izšķirīgam mērķim, lai uzlabotu mašīntulkošanas rezultātu precizitāti un kvalitāti. Šī funkcija ļauj lietotājiem nodrošināt pielāgotu terminu glosāriju, kas ir raksturīgi viņu domēnam vai nozarei, ļaujot tulkošanas modelim labāk izprast un tulkot šos terminus.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, Tulkojums API, Eksāmenu apskats
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
Kāda ir atšķirība starp AI platformas optimizētāju un HyperTune AI platformas apmācībā?
AI platformas optimizētājs un HyperTune ir divas atšķirīgas funkcijas, ko piedāvā Google Cloud AI platforma, lai optimizētu mašīnmācīšanās modeļu apmācību. Lai gan abu mērķis ir uzlabot modeļa veiktspēju, to pieejas un funkcijas atšķiras. AI platformas optimizētājs ir līdzeklis, kas automātiski pēta hiperparametru telpu, lai atrastu labāko komplektu
Kā Pipelines Dashboard UI nodrošina lietotājam draudzīgu saskarni, lai pārvaldītu un izsekotu jūsu konveijera un palaišanas progresu?
Google mākoņa AI platformas Pipelines Dashboard lietotāja interfeiss nodrošina lietotājiem ērtu saskarni, lai pārvaldītu un izsekotu viņu konveijera un darbību norisi. Šī saskarne ir izstrādāta, lai vienkāršotu darbu ar AI platformas konveijeriem un ļautu lietotājiem efektīvi pārraudzīt un kontrolēt savas mašīnmācīšanās darbplūsmas. Viens no