Kas ir gradienta palielināšanas algoritms?
Mācību modeļi mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, ietver dažādu algoritmu izmantošanu, lai optimizētu mācību procesu un uzlabotu prognožu precizitāti. Viens no šādiem algoritmiem ir Gradienta palielināšanas algoritms. Gradient Boosting ir spēcīga ansambļa mācību metode, kas apvieno vairākus vājus izglītojamos, piemēram,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, AutoML Vision — 2. daļa
Kādi ir Eager režīma izmantošanas trūkumi, nevis parastā TensorFlow ar atspējotu Eager režīmu?
Eager režīms programmā TensorFlow ir programmēšanas saskarne, kas ļauj nekavējoties izpildīt darbības, atvieglojot koda atkļūdošanu un izpratni. Tomēr Eager režīma izmantošanai ir vairāki trūkumi, salīdzinot ar parasto TensorFlow ar atspējotu Eager režīmu. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim šos trūkumus. Viens no galvenajiem
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, TensorFlow dedzīgs režīms
Kādas ir priekšrocības, ja vispirms tiek izmantots Keras modelis un pēc tam pārveidots par TensorFlow novērtētāju, nevis tikai izmantojot TensorFlow?
Runājot par mašīnmācīšanās modeļu izstrādi, gan Keras, gan TensorFlow ir populāri ietvari, kas piedāvā virkni funkciju un iespēju. Lai gan TensorFlow ir jaudīga un elastīga bibliotēka dziļu mācību modeļu veidošanai un apmācībai, Keras nodrošina augstāka līmeņa API, kas vienkāršo neironu tīklu izveides procesu. Dažos gadījumos tā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Keras palielināšana ar novērtētājiem
Kāda funkcija tiek izmantota, lai prognozētu, izmantojot BigQuery ML modeli?
Funkciju, ko izmanto prognožu veikšanai, izmantojot BigQuery ML modeli, sauc par ML.PREDICT. BigQuery ML ir jaudīgs Google Cloud Platform rīks, kas lietotājiem ļauj izveidot un izvietot mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot standarta SQL. Izmantojot funkciju ML.PREDICT, lietotāji var piemērot savus apmācītos modeļus jauniem datiem un ģenerēt prognozes.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, BigQuery ML — mašīnmācība ar standarta SQL, Eksāmenu apskats
Kā varat pārbaudīt modeļa apmācības statistiku programmā BigQuery ML?
Lai pārbaudītu modeļa apmācības statistiku programmā BigQuery ML, varat izmantot platformas nodrošinātās iebūvētās funkcijas un skatus. BigQuery ML ir spēcīgs rīks, kas lietotājiem ļauj veikt mašīnmācīšanās uzdevumus, izmantojot standarta SQL, padarot to pieejamu un lietotājam draudzīgu datu analītiķiem un zinātniekiem. Kad esat apmācījis a
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, BigQuery ML — mašīnmācība ar standarta SQL, Eksāmenu apskats
Kāds ir priekšraksta izveides modeļa mērķis programmā BigQuery ML?
BigQuery ML priekšraksta CREATE MODEL mērķis ir izveidot mašīnmācīšanās modeli, izmantojot standarta SQL Google Cloud BigQuery platformā. Šis paziņojums ļauj lietotājiem apmācīt un izvietot mašīnmācīšanās modeļus bez sarežģītas kodēšanas vai ārēju rīku izmantošanas. Izmantojot priekšrakstu CREATE MODEL, lietotāji
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, BigQuery ML — mašīnmācība ar standarta SQL, Eksāmenu apskats
Kā var piekļūt BigQuery ML?
Lai piekļūtu BigQuery ML, jums ir jāveic vairākas darbības, kas ietver Google Cloud projekta iestatīšanu, nepieciešamo API iespējošanu, BigQuery datu kopas izveidi un, visbeidzot, SQL vaicājumu izpildi, lai apmācītu un novērtētu mašīnmācīšanās modeļus. Pirmkārt, jums ir jāizveido Google mākoņa projekts vai jāizmanto esošs projekts. Šis
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, BigQuery ML — mašīnmācība ar standarta SQL, Eksāmenu apskats
Kādi ir trīs mašīnmācīšanās modeļu veidi, kurus atbalsta BigQuery ML?
BigQuery ML ir jaudīgs rīks, ko piedāvā Google Cloud, kas ļauj lietotājiem izveidot un izvietot mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot standarta SQL pakalpojumā BigQuery. Tas nodrošina nemanāmu mašīnmācīšanās iespēju integrāciju BigQuery vidē, novēršot vajadzību pēc datu pārvietošanas vai sarežģītas datu priekšapstrādes. Strādājot ar BigQuery ML, ir
Kā Kubeflow ļauj ērti koplietot un izvietot apmācītus modeļus?
Kubeflow, atvērtā pirmkoda platforma, atvieglo apmācītu modeļu nevainojamu koplietošanu un izvietošanu, izmantojot Kubernetes jaudu konteineru lietojumprogrammu pārvaldībai. Izmantojot Kubeflow, lietotāji var viegli iepakot savus mašīnmācīšanās (ML) modeļus, kā arī nepieciešamās atkarības konteineros. Pēc tam šos konteinerus var koplietot un izvietot dažādās vidēs, padarot to ērti
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Kubeflow — mašīnmācība vietnē Kubernetes, Eksāmenu apskats
Kādas ir Kubeflow instalēšanas priekšrocības Google Kubernetes Engine (GKE)?
Kubeflow instalēšana pakalpojumā Google Kubernetes Engine (GKE) piedāvā daudzas priekšrocības mašīnmācības jomā. Kubeflow ir atvērtā pirmkoda platforma, kas veidota uz Kubernetes, kas nodrošina mērogojamu un pārnēsājamu vidi mašīnmācīšanās darba slodzei. GKE, no otras puses, ir Google Cloud pārvaldīts Kubernetes pakalpojums, kas vienkāršo izvietošanu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Kubeflow — mašīnmācība vietnē Kubernetes, Eksāmenu apskats