Kakšni so koraki pri pripravi naših podatkov za usposabljanje modela strojnega učenja z uporabo knjižnice Pandas?
Na področju strojnega učenja igra priprava podatkov ključno vlogo pri uspehu usposabljanja modela. Pri uporabi knjižnice Pandas je v pripravo podatkov za usposabljanje modela strojnega učenja vključenih več korakov. Ti koraki vključujejo nalaganje podatkov, čiščenje podatkov, transformacijo podatkov in razdelitev podatkov. Prvi korak v
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 1. del, Pregled izpita
Kakšen je postopek ustvarjanja datoteke CSV, ki navaja pot in oznako za vsako sliko v našem naboru podatkov?
Ustvarjanje datoteke CSV, ki navaja pot in oznako za vsako sliko v naboru podatkov, je bistven korak pri pripravi podatkov za naloge strojnega učenja, zlasti na področju računalniškega vida. Ta postopek vključuje organiziranje slik, ekstrahiranje njihovih poti in oznak ter oblikovanje podatkov v datoteko CSV. Začeti,
Kakšna je priporočena metoda za organiziranje in upravljanje naših označenih slik in podatkov v storitvi Google Cloud Storage?
Organiziranje in upravljanje označenih slik in podatkov v storitvi Google Cloud Storage je ključni korak v procesu gradnje in usposabljanja modelov strojnega učenja. S pravilnim strukturiranjem in shranjevanjem podatkov lahko zagotovite učinkovit dostop, enostavno sodelovanje in učinkovito uporabo virov, ki jih ponuja Google Cloud Platform. V tem polju AutoML Vision,
Kako lahko zberemo veliko količino označenih fotografij za usposabljanje našega modela z uporabo AutoML Vision?
Če želite zbrati veliko količino označenih fotografij za usposabljanje vašega modela z uporabo AutoML Vision, lahko uporabite več pristopov. AutoML Vision je zmogljivo orodje, ki ga zagotavlja Google Cloud in razvijalcem omogoča izdelavo modelov strojnega učenja po meri za naloge prepoznavanja slik. Z usposabljanjem teh modelov z označenimi fotografijami se lahko izboljšate
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 1. del, Pregled izpita
Kaj je AutoML Vision in kako pomaga pri gradnji in uvajanju modelov strojnega učenja po meri?
AutoML Vision je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud Machine Learning in uporabnikom omogoča izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja po meri za naloge prepoznavanja slik. Zasnovan je tako, da poenostavi proces razvoja modelov umetne inteligence, zaradi česar je dostopen uporabnikom z omejenim strokovnim znanjem strojnega učenja. Z AutoML Vision lahko uporabniki preprosto trenirajo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 1. del, Pregled izpita