Kaj je eno vroče kodiranje?
Eno vroče kodiranje je tehnika, ki se pogosto uporablja na področju globokega učenja, zlasti v kontekstu strojnega učenja in nevronskih mrež. V TensorFlow, priljubljeni knjižnici globokega učenja, je eno vroče kodiranje metoda, ki se uporablja za predstavitev kategoričnih podatkov v formatu, ki ga je mogoče enostavno obdelati z algoritmi strojnega učenja. noter
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Knjižnica globokega učenja TensorFlow, TFVeč
Kako konfigurirati lupino v oblaku?
Če želite konfigurirati Cloud Shell v Google Cloud Platform (GCP), morate slediti nekaj korakom. Cloud Shell je spletno interaktivno okolje lupine, ki omogoča dostop do virtualnega stroja (VM) z vnaprej nameščenimi orodji in knjižnicami. Omogoča vam upravljanje virov GCP in izvajanje različnih nalog brez potrebe po
- Objavljeno v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Uvod v GCP, Cloud Shell
Kako razlikovati Google Cloud Console in Google Cloud Platform?
Google Cloud Console in Google Cloud Platform sta dve različni komponenti znotraj širšega ekosistema storitev Google Cloud. Čeprav sta tesno povezana, je pomembno razumeti razlike med njima za učinkovito krmarjenje in uporabo okolja Google Cloud. Konzola Google Cloud Console, znana tudi kot konzola GCP, je
Ali naj bodo funkcije, ki predstavljajo podatke, v numerični obliki in organizirane v stolpcih funkcij?
Na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu velikih podatkov za modele usposabljanja v oblaku, igra predstavitev podatkov pomembno vlogo pri uspehu učnega procesa. Značilnosti, ki so posamezne merljive lastnosti ali značilnosti podatkov, so običajno organizirane v stolpcih funkcij. Medtem ko je
Kakšna je stopnja učenja pri strojnem učenju?
Hitrost učenja je pomemben parameter za prilagajanje modela v kontekstu strojnega učenja. Določa velikost koraka pri vsaki ponovitvi koraka usposabljanja na podlagi informacij, pridobljenih iz prejšnjega koraka usposabljanja. S prilagajanjem stopnje učenja lahko nadzorujemo hitrost, s katero se model uči iz podatkov o usposabljanju in
Ali je običajno priporočena razdelitev podatkov med usposabljanjem in vrednotenjem blizu 80 % do 20 %?
Običajna delitev med usposabljanjem in vrednotenjem v modelih strojnega učenja ni fiksna in se lahko razlikuje glede na različne dejavnike. Vendar pa je na splošno priporočljivo, da se velik del podatkov dodeli za usposabljanje, običajno okoli 70-80 %, preostali del pa rezervira za vrednotenje, kar bi bilo približno 20-30 %. Ta delitev to zagotavlja
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Veliki podatki za modele treningov v oblaku
Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
Učinkovito usposabljanje modelov strojnega učenja z velikimi podatki je pomemben vidik na področju umetne inteligence. Google ponuja specializirane rešitve, ki omogočajo ločevanje računalništva od shranjevanja, kar omogoča učinkovite procese usposabljanja. Te rešitve, kot so Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery in odprti nabori podatkov, zagotavljajo celovit okvir za napredovanje
Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud Platform (GCP) za usposabljanje modelov strojnega učenja na porazdeljen in vzporeden način. Vendar pa ne ponuja samodejnega pridobivanja in konfiguracije virov, niti ne obravnava zaustavitve virov po končanem usposabljanju modela. V tem odgovoru bomo
Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
Usposabljanje modelov strojnega učenja na velikih naborih podatkov je pogosta praksa na področju umetne inteligence. Vendar je pomembno upoštevati, da lahko velikost nabora podatkov predstavlja izzive in morebitne težave med procesom usposabljanja. Razpravljajmo o možnosti usposabljanja modelov strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov in
Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
Pri uporabi CMLE (Cloud Machine Learning Engine) za ustvarjanje različice je treba navesti vir izvoženega modela. Ta zahteva je pomembna iz več razlogov, ki bodo podrobneje pojasnjeni v tem odgovoru. Najprej poglejmo, kaj je mišljeno z "izvoženim modelom". V kontekstu CMLE, izvoženi model