Kas ir TensorBoard?
TensorBoard ir spēcīgs vizualizācijas rīks mašīnmācības jomā, kas parasti tiek saistīts ar TensorFlow, Google atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēku. Tas ir izstrādāts, lai palīdzētu lietotājiem izprast, atkļūdot un optimizēt mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju, nodrošinot vizualizācijas rīku komplektu. TensorBoard ļauj lietotājiem vizualizēt dažādus viņu aspektus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kas ir TensorFlow?
TensorFlow ir Google izstrādāta atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēka, kas tiek plaši izmantota mākslīgā intelekta jomā. Tas ir izstrādāts, lai ļautu pētniekiem un izstrādātājiem efektīvi izveidot un izvietot mašīnmācīšanās modeļus. TensorFlow ir īpaši pazīstams ar savu elastību, mērogojamību un lietošanas vienkāršību, padarot to par populāru izvēli abiem.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
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
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 ielādēt TensorFlow datu kopas Google Colaboratory?
Lai pakalpojumā Google Colaboratory ielādētu TensorFlow datu kopas, varat veikt tālāk norādītās darbības. TensorFlow datu kopas ir datu kopu kolekcija, kas ir gatava lietošanai ar TensorFlow. Tas nodrošina plašu datu kopu klāstu, padarot to ērtu mašīnmācīšanās uzdevumu veikšanai. Google Colaboratory, kas pazīstams arī kā Colab, ir bezmaksas mākoņpakalpojums, ko nodrošina Google
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Vai izvērstās meklēšanas iespējas ir mašīnmācības izmantošanas gadījums?
Izvērstās meklēšanas iespējas patiešām ir ievērojams mašīnmācīšanās (ML) izmantošanas gadījums. Mašīnmācīšanās algoritmi ir izstrādāti, lai identificētu modeļus un attiecības datos, lai veiktu prognozes vai pieņemtu lēmumus bez tiešas programmēšanas. Uzlaboto meklēšanas iespēju kontekstā mašīnmācīšanās var ievērojami uzlabot meklēšanas pieredzi, nodrošinot atbilstošāku un precīzāku
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Vai partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums ir visi hiperparametri?
Partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums patiešām ir būtiski mašīnmācības aspekti, un tos parasti sauc par hiperparametriem. Lai saprastu šo jēdzienu, iedziļināsimies katrā terminā atsevišķi. Partijas lielums: partijas lielums ir hiperparametrs, kas nosaka apstrādāto paraugu skaitu, pirms treniņa laikā tiek atjaunināti modeļa svari. Tas spēlē
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
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
Kur var atrast piemērā izmantoto Iris datu kopu?
Lai atrastu piemērā izmantoto Iris datu kopu, tai var piekļūt, izmantojot UCI mašīnmācīšanās repozitoriju. Iris datu kopa ir plaši izmantota datu kopa mašīnmācības jomā klasifikācijas uzdevumiem, jo īpaši izglītības kontekstā, pateicoties tās vienkāršībai un efektivitātei dažādu mašīnmācīšanās algoritmu demonstrēšanā. UCI mašīna
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Vai neuzraudzītam modelim ir nepieciešama apmācība, lai gan tam nav marķētu datu?
Nepārraudzītam mašīnmācības modelim apmācībai nav nepieciešami marķēti dati, jo tā mērķis ir atrast modeļus un attiecības datos bez iepriekš definētām etiķetēm. Lai gan mācīšanās bez uzraudzības neietver marķētu datu izmantošanu, modelim joprojām ir jāveic apmācības process, lai uzzinātu datu pamatā esošo struktūru